Inteligencia Artificial en Automoción
Este curso aborda la Inteligencia Artificial (con énfasis en Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo) aplicada a la industria automotriz. Ayuda a determinar qué tecnologías pueden utilizarse (potencialmente) en múltiples 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
- Qué se utiliza actualmente
- Qué podría utilizarse potencialmente
IA basada en reglas
- Simplificación de la toma de decisiones
Aprendizaje Automático
- Clasificación
- Agrupamiento
- Redes Neuronales
- Tipos de redes neuronales
- Presentación de ejemplos funcionales y discusión
Aprendizaje Profundo
- Vocabulario básico
- Cuándo utilizar aprendizaje profundo y cuándo no
- Estimación de recursos computacionales y costos
- Antecedentes teóricos muy breves sobre redes neuronales profundas
Aprendizaje profundo en la práctica (principalmente con TensorFlow)
- Preparación de datos
- Selección de la función de pérdida
- Elección del tipo apropiado de red neuronal
- Precisión frente a velocidad y recursos
- Entrenamiento de la red neuronal
- Medición de eficiencia y error
Usos de ejemplo
- Detección de anomalías
- Reconocimiento de imágenes
- Sistemas Avanzados de Asistencia al Conductor (ADAS)
Requerimientos
Los participantes deben tener experiencia en programación (en cualquier lenguaje) y formación en ingeniería, aunque no se requiere escribir código durante el curso.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
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- Comprender las implicaciones éticas de la toma de decisiones impulsada por inteligencia artificial en vehículos autónomos.
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- Examinar la responsabilidad y la rendición de cuentas en caso de accidentes con vehículos autónomos.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:
- Comprender la estructura y función de los trenes de potencia para vehículos eléctricos.
- Analizar diferentes químicas de baterías y sus aplicaciones en vehículos eléctricos.
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14 HorasEsta capacitación presencial, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales y entusiastas de nivel principiante que deseen comprender los conceptos fundamentales, las tecnologías y las aplicaciones de los vehículos autónomos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los componentes clave y los principios de funcionamiento de los vehículos autónomos.
- Explorar el papel de la inteligencia artificial, los sensores y el procesamiento de datos en tiempo real en los sistemas de conducción automática.
- Analizar los distintos niveles de autonomía vehicular y sus aplicaciones en el mundo real.
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21 HorasEsta capacitación impartida por un instructor en tiempo real en Colombia (en línea o in situ) está dirigida a especialistas en fusión de sensores de nivel avanzado e ingenieros de inteligencia artificial que deseen desarrollar algoritmos de fusión de múltiples sensores y optimizar la navegación en tiempo real en sistemas autónomos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:
- 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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21 HorasEste entrenamiento impartido por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o en sitio), está dirigido a ingenieros de nivel intermedio, profesionales del sector automotriz y especialistas en IoT que deseen comprender el papel de los sensores en los vehículos de conducción autónoma, cubriendo tecnologías como LiDAR, radar, cámaras y técnicas de fusión de sensores.
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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21 HorasEsta capacitación en vivo impartida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de redes de nivel intermedio y desarrolladores de IoT automotriz que desean comprender e implementar tecnologías de comunicación V2X para vehículos autónomos.
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.