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Temario del curso

Introducción a Edge AI en Robótica

  • ¿Qué es Edge AI?
  • Por qué Edge AI es esencial para la robótica
  • Desafíos de la IA en tiempo real en sistemas autónomos

Despliegue de Modelos de IA en Dispositivos Periféricos

  • Inferencia de IA en NVIDIA Jetson y otros hardware periféricos
  • Uso de TensorFlow Lite y ONNX para el despliegue en dispositivos periféricos
  • Optimización de modelos de IA para ejecución en tiempo real

Percepción en Tiempo Real para Sistemas Autónomos

  • Visión por computadora para la navegación robótica
  • Fusión de sensores: LiDAR, cámaras e IMUs
  • Edge AI para detección y seguimiento de objetos

Toma de Decisiones y Control en Robótica

  • Aprendizaje por refuerzo para comportamientos autónomos
  • Planificación de trayectorias y evitación de obstáculos
  • Optimización de latencia en sistemas de IA en tiempo real

Integración de IA con ROS (Robot Operating System)

  • Descripción general de ROS y su ecosistema
  • Ejecución de modelos de percepción basados en IA en ROS
  • Edge AI en aplicaciones de robótica multi-robot y de enjambre

Optimización de IA para Sistemas Robóticos de Bajo Consumo

  • Arquitecturas eficientes de redes neuronales para robótica
  • Reducción del consumo de energía en robots impulsados por IA
  • Despliegue de IA en plataformas robóticas alimentadas por baterías

Aplicaciones del Mundo Real y Tendencias Futuras

  • Drones autónomos y robots industriales
  • Asistentes robóticos impulsados por IA
  • Avances futuros en Edge AI para robótica

Resumen y Siguientes Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de modelos de IA y aprendizaje automático
  • Experiencia con sistemas embebidos o robótica
  • Conocimientos básicos de computación en tiempo real

Audiencia

  • Ingenieros de robótica
  • Desarrolladores de IA
  • Especialistas en automatización
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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