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Programa del Curso
Introducción a la Física AI Avanzada
- Visión general de conceptos avanzados de Física AI
- Desarrollos y tendencias recientes en sistemas autónomos
- Desafíos clave en el diseño de sistemas autónomos
Diseño de Sistemas Avanzados
- Diseño mecánico y eléctrico para sistemas complejos
- Integración de sensores y actuadores avanzados
- Gestión energética y sostenibilidad
Algoritmos de IA para Autonomía
- Aprendizaje profundo para percepción y planificación
- Aprendizaje por refuerzo para control adaptativo
- Optimización de flujos de trabajo de IA para la toma de decisiones en tiempo real
Procesamiento y Integración de Datos en Tiempo Real
- Técnicas avanzadas de fusión de sensores
- Procesamiento de datos en tiempo real para entornos dinámicos
- Estrategias avanzadas de navegación y evasión de obstáculos
Simulación y Validación
- Uso avanzado de entornos de simulación
- Modelado y prueba de escenarios complejos
- Validación del sistema y optimización del rendimiento
Estrategias de Automatización y Despliegue
- Programación de flujos de trabajo avanzados para la automatización
- Garantizar confiabilidad y seguridad en despliegues autónomos
- Escalabilidad y mantenimiento de sistemas autónomos
Explorando Tendencias Futuras y Desafíos
- Avances en la interacción humano-robot e intercambio colaborativo
- Consideraciones éticas en sistemas autónomos
- El futuro de la Física AI en diversas industrias
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión sólida de los conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
- Habilidad en el diseño y control de sistemas robóticos
- Experiencia con lenguajes de programación como Python o C++
Público objetivo
- Investigadores de IA
- Expertos en robótica
- Ingenieros de software
21 Horas