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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
Testimonios (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Traducción Automática