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Temario del curso

Introducción

Visión general de la Inteligencia Artificial (IA)

  • Aprendizaje automático
  • Inteligencia computacional

Comprensión de los conceptos de redes neuronales

  • Redes generativas
  • Redes neuronales profundas
  • Redes neuronales convolucionales

Comprensión de diversos métodos de aprendizaje

  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje no supervisado
  • Aprendizaje por refuerzo
  • Aprendizaje semisupervisado

Otros algoritmos de inteligencia computacional

  • Sistemas difusos
  • Algoritmos evolutivos

Exploración de enfoques de inteligencia artificial para la optimización

  • Selección efectiva de enfoques de IA

Aprendizaje sobre programación dinámica estocástica

  • Relación con la IA

Implementación de aplicaciones mecatrónicas con IA

  • Medicina
  • Rescate
  • Defensa
  • Tendencia independiente de la industria

Estudio de caso: El vehículo robótico inteligente

Programación de los principales sistemas de un robot

  • Planificación del proyecto

Implementación de capacidades de IA

  • Búsqueda y control del movimiento
  • Localización y mapeo
  • Seguimiento y control

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Conocimiento básico de ciencias de la computación e ingeniería

Público objetivo

  • Ingenieros
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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