Inteligencia Artificial en Automoción
Este curso aborda la IA, con énfasis en el Machine Learning y el Deep Learning, aplicada a la industria automotriz. Permite identificar qué tecnologías pueden emplearse potencialmente en diversas situaciones dentro de un vehículo, desde la automatización básica y el reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónoma.
Temario del curso
Estado actual de la tecnología
- Uso actual
- Usos potenciales futuros
IA basada en reglas
- Simplificación de la toma de decisiones
Machine Learning
- Clasificación
- Clustering (agrupamiento)
- Redes Neuronales
- Tipos de Redes Neuronales
- Presentación de ejemplos en funcionamiento y discusión
Deep Learning
- Vocabulario básico
- Cuándo utilizar Deep Learning y cuándo no
- Estimación de recursos computacionales y costos
- Fundamento teórico breve sobre Redes Neuronales Profundas
Deep Learning en la práctica (principalmente usando TensorFlow)
- Preparación de datos
- Selección de la función de pérdida
- Selección del tipo de red neuronal apropiado
- Equilibrio entre precisión, velocidad y recursos
- Entrenamiento de redes neuronales
- Medición de eficiencia y error
Aplicaciones de ejemplo
- Detección de anomalías
- Reconocimiento de imágenes
- ADAS
Requerimientos
Los participantes deben contar con experiencia en programación (en cualquier lenguaje) y formación en ingeniería, aunque no se requiere que escriban código durante el curso.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Comprender los fundamentos y los desafíos de la fusión de datos de múltiples sensores.
- Implementar algoritmos de fusión de sensores para navegación autónoma en tiempo real.
- Integrar datos de LiDAR, cámaras y RADAR para mejorar la percepción.
- Analizar y evaluar el rendimiento del sistema de fusión bajo diversas condiciones.
- Desarrollar soluciones prácticas para la reducción del ruido de los sensores y la alineación de datos.
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender los diferentes tipos de sensores utilizados en vehículos autónomos.
- Analizar datos de sensores para la percepción y la toma de decisiones en tiempo real del vehículo.
- Implementar técnicas de fusión de sensores para mejorar la precisión y la seguridad del vehículo.
- Optimizar la ubicación y calibración de sensores para mejorar el rendimiento de la conducción autónoma.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales de la comunicación V2X.
- Analizar los modelos de comunicación V2V, V2I, V2P y V2N.
- Implementar protocolos V2X como DSRC y C-V2X.
- Desarrollar simulaciones para entornos de vehículos conectados.
- Abordar los desafíos de ciberseguridad y privacidad en las redes V2X.