Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Introducción a la IA y la Robótica
- Visión general de la convergencia entre robótica moderna e IA
- Aplicaciones en sistemas autónomos, drones y robots de servicio
- Componentes clave de la IA: percepción, planificación y control
Configuración del entorno de desarrollo
- Instalación de Python, ROS 2, OpenCV y TensorFlow
- Uso de Gazebo o Webots para simulación de robots
- Trabajo con Jupyter Notebooks para experimentos de IA
Percepción y visión artificial
- Uso de cámaras y sensores para percepción
- Clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación con TensorFlow
- Detección de bordes y seguimiento de contornos con OpenCV
- Transmisión y procesamiento de imágenes en tiempo real
Localización y fusión de sensores
- Comprensión de la robótica probabilística
- Filtros de Kalman y Filtros de Kalman Extendidos (EKF)
- Filtros de partículas para entornos no lineales
- Integración de datos de LiDAR, GPS e IMU para localización
Planificación de movimiento y búsqueda de rutas
- Algoritmos de planificación de rutas: Dijkstra, A* y RRT*
- Evitación de obstáculos y mapeo del entorno
- Control de movimiento en tiempo real mediante PID
- Optimización dinámica de rutas con IA
Aprendizaje por refuerzo para robótica
- Fundamentos del aprendizaje por refuerzo
- Diseño de comportamientos robóticos basados en recompensas
- Q-learning y Redes Q Profundas (DQN)
- Integración de agentes de aprendizaje por refuerzo en ROS para movimiento adaptativo
Localización y Mapeo Simultáneos (SLAM)
- Comprensión de conceptos y flujos de trabajo de SLAM
- Implementación de SLAM con paquetes de ROS (gmapping, hector_slam)
- SLAM visual utilizando OpenVSLAM u ORB-SLAM2
- Prueba de algoritmos de SLAM en entornos simulados
Tópicos avanzados e integración
- Reconocimiento de voz y gestos para la interacción humano-robot
- Integración con plataformas de IoT y robótica en la nube
- Mantenimiento predictivo impulsado por IA para robots
- Ética y seguridad en la robótica habilitada con IA
Proyecto final
- Diseñar y simular un robot móvil inteligente
- Implementar navegación, percepción y control de movimiento
- Demostrar toma de decisiones en tiempo real mediante modelos de IA
Resumen y próximos pasos
- Repaso de las técnicas clave de robótica con IA
- Tendencias futuras en robótica autónoma
- Recursos para continuar aprendiendo
Requerimientos
- Experiencia en programación con Python o C++
- Comprensión básica de ciencias de la computación e ingeniería
- Familiaridad con conceptos de probabilidad, cálculo y álgebra lineal
Público objetivo
- Ingenieros
- Entusiastas de la robótica
- Investigadores en automatización e IA
21 Horas
Testimonios (1)
su conocimiento y utilización de la IA para la robótica en el futuro.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Traducción Automática