TinyML para Sistemas Autónomos y Robótica

La Inteligencia Artificial (IA) para Robótica integra el aprendizaje automático, los sistemas de control y la fusión de sensores para crear máquinas inteligentes capaces de percibir, razonar y actuar de forma autónoma. Gracias a herramientas modernas como ROS 2, TensorFlow y OpenCV, los ingenieros ahora pueden diseñar robots que navegan, planifican e interactúan de manera inteligente con entornos del mundo real.

Este entrenamiento impartido por un instructor, en vivo (en línea o en sitio), está dirigido a ingenieros de nivel intermedio que deseen desarrollar, capacitar y desplegar sistemas robóticos impulsados por IA utilizando tecnologías y marcos de trabajo de código abierto actuales.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Utilizar Python y ROS 2 para construir y simular comportamientos robóticos.
• Implementar filtros de Kalman y de partículas para localización y seguimiento.
• Aplicar técnicas de visión artificial mediante OpenCV para percepción y detección de objetos.
• Emplear TensorFlow para la predicción de movimiento y control basado en aprendizaje.
• Integrar SLAM (Localización y Mapeo Simultáneos) para la navegación autónoma.
• Desarrollar modelos de aprendizaje por refuerzo para mejorar la toma de decisiones robóticas.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Implementación práctica con ROS 2 y Python.
• Ejercicios prácticos en entornos robóticos simulados y reales.

Opciones de personalización del curso

Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

ROS 2 (Robot Operating System 2) es un marco de código abierto diseñado para apoyar el desarrollo de aplicaciones robóticas complejas y escalables.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o en sitio), está dirigida a ingenieros y desarrolladores de robótica de nivel intermedio que deseen implementar navegación autónoma y SLAM (Localización y Mapeo Simultáneos) utilizando ROS 2.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar y ajustar ROS 2 para aplicaciones de navegación autónoma.
• Implementar algoritmos de SLAM para mapeo y localización.
• Integrar sensores como LiDAR y cámaras con ROS 2.
• Simular y probar la navegación autónoma en Gazebo.
• Desplegar pilas de navegación en robots físicos.

Formato del curso

• Clases interactivas con exposición teórica y discusión.
• Práctica guiada utilizando herramientas de ROS 2 y entornos de simulación.
• Implementación y pruebas en tiempo real en robots virtuales o físicos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.

OpenCV es una biblioteca de código abierto para visión por computador que permite el procesamiento de imágenes en tiempo real, mientras que frameworks de aprendizaje profundo como TensorFlow ofrecen las herramientas necesarias para lograr una percepción inteligente y la toma de decisiones en sistemas robóticos.

Esta formación presencial, impartida por un instructor y disponible en línea o en sede, está dirigida a ingenieros de robótica de nivel intermedio, profesionales en visión por computador e ingenieros de aprendizaje profundo que deseen aplicar técnicas de visión por computador y aprendizaje profundo para la percepción y autonomía en robótica.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes estarán en capacidad de:

• Implementar pipelines de visión por computador utilizando OpenCV.
• Integrar modelos de aprendizaje profundo para detección y reconocimiento de objetos.
• Utilizar datos basados en visión para el control y la navegación robótica.
• Combinar algoritmos clásicos de visión con redes neuronales profundas.
• Desplegar sistemas de visión por computador en plataformas embebidas y robóticas.

Formato del Curso

• Clases interactivas y discusiones guiadas.
• Prácticas hands-on con OpenCV y TensorFlow.
• Implementación en laboratorio en tiempo real sobre sistemas robóticos simulados o físicos.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Un bot o chatbot es como un asistente informático que se utiliza para automatizar las interacciones con los usuarios en diversas plataformas de mensajería, permitiendo realizar tareas más rápido sin que los usuarios necesiten hablar con otra persona.

En esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo comenzar a desarrollar un bot mientras avanzan paso a paso en la creación de chatbots de ejemplo utilizando herramientas y marcos de trabajo para el desarrollo de bots.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los diferentes usos y aplicaciones de los bots
• Entender el proceso completo para desarrollar bots
• Explorar las diversas herramientas y plataformas utilizadas para construir bots
• Construir un chatbot de ejemplo para Facebook Messenger
• Construir un chatbot de ejemplo utilizando Microsoft Bot Framework

Público objetivo

• Desarrolladores interesados en crear su propio bot

Formato del curso

• Parte de clase magistral, parte de discusión, ejercicios y práctica intensiva

La IA en el borde permite que los modelos de inteligencia artificial se ejecuten directamente en dispositivos embebidos o con recursos limitados, reduciendo la latencia y el consumo de energía, al tiempo que aumenta la autonomía y la privacidad en los sistemas robóticos.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores embebidos y ingenieros robóticos de nivel intermedio que desean implementar técnicas de inferencia y optimización de aprendizaje automático directamente en el hardware robótico utilizando TinyML y marcos de trabajo de IA en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TinyML y la IA en el borde aplicados a la robótica.
• Convertir e implementar modelos de IA para inferencia en el dispositivo.
• Optimizar modelos en cuanto a velocidad, tamaño y eficiencia energética.
• Integrar sistemas de IA en el borde en arquitecturas de control robótico.
• Evaluar el rendimiento y la precisión en escenarios del mundo real.

Formato del curso

• Clases interactivas y debates.
• Práctica guiada utilizando cadenas de herramientas de TinyML e IA en el borde.
• Ejercicios prácticos en plataformas de hardware embebido y robótico.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a participantes de nivel intermedio que desean explorar el papel de los robots colaborativos (cobots) y otros sistemas de IA centrados en el ser humano en los entornos laborales modernos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la IA física centrada en el ser humano y sus aplicaciones.
• Explorar el papel de los robots colaborativos para mejorar la productividad laboral.
• Identificar y abordar desafíos en las interacciones entre humanos y máquinas.
• Diseñar flujos de trabajo que optimicen la colaboración entre seres humanos y sistemas impulsados por IA.
• Promover una cultura de innovación y adaptabilidad en lugares de trabajo integrados con IA.

Interacción Humano-Robótica (HRI): Voz, Gestos y Control Colaborativo es un curso práctico diseñado para introducir a los participantes en el diseño e implementación de interfaces intuitivas para la comunicación entre humanos y robots. La formación combina teoría, principios de diseño y práctica de programación para construir sistemas de interacción naturales y receptivos mediante el uso de técnicas de reconocimiento de voz, gestos y control compartido. Los participantes aprenderán a integrar módulos de percepción, desarrollar sistemas de entrada multimodal y diseñar robots que colaboren de forma segura con las personas.

Esta capacitación, impartida por un instructor en vivo (en línea o presencial), está dirigida a participantes de nivel principiante a intermedio que deseen diseñar e implementar sistemas de interacción humano-robot que mejoren la usabilidad, la seguridad y la experiencia del usuario.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos y principios de diseño de la interacción humano-robot.
• Desarrollar mecanismos de control y respuesta basados en voz para robots.
• Implementar reconocimiento de gestos utilizando técnicas de visión por computadora.
• Diseñar sistemas de control colaborativo para una autonomía segura y compartida.
• Evaluar sistemas HRI en función de la usabilidad, la seguridad y los factores humanos.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y demostraciones.
• Ejercicios prácticos de codificación y diseño.
• Experimentos prácticos en entornos de simulación o robóticos reales.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Automatización con Robótica Industrial: Integración ROS-PLC y Gemelos Digitales es un curso práctico centrado en conectar la automatización industrial con marcos de trabajo modernos de robótica. Los participantes aprenderán a integrar sistemas robóticos basados en ROS con CLPs para operaciones sincronizadas y explorarán entornos de gemelos digitales para simular, monitorear y optimizar procesos de producción. El curso hace énfasis en la interoperabilidad, el control en tiempo real y el análisis predictivo mediante réplicas digitales de sistemas físicos.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen desarrollar habilidades prácticas para conectar robots controlados por ROS con entornos de CLP e implementar gemelos digitales para la optimización de la automatización y la fabricación.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los protocolos de comunicación entre sistemas ROS y CLP.
• Implementar el intercambio de datos en tiempo real entre robots y controladores industriales.
• Desarrollar gemelos digitales para el monitoreo, pruebas y simulación de procesos.
• Integrar sensores, actuadores y manipuladores robóticos dentro de flujos de trabajo industriales.
• Diseñar y validar sistemas de automatización industrial utilizando entornos de simulación híbrida.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y recorridos por la arquitectura.
• Ejercicios prácticos que integran sistemas ROS y CLP.
• Implementación de proyectos de simulación y gemelos digitales.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a ingenieros que deseen conocer la aplicabilidad de la inteligencia artificial en sistemas mecatrónicos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Obtener una visión general de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la inteligencia computacional.
• Comprender los conceptos de redes neuronales y los diferentes métodos de aprendizaje.
• Seleccionar enfoques de inteligencia artificial de manera efectiva para resolver problemas del mundo real.
• Implementar aplicaciones de IA en la ingeniería mecatrónica.

Sistemas Multi-Robótica e Inteligencia de Enjambre es un curso de formación avanzado que explora el diseño, la coordinación y el control de equipos de robots inspirados en comportamientos colectivos biológicos. Los participantes aprenderán a modelar interacciones, implementar la toma de decisiones distribuida y optimizar la colaboración entre múltiples agentes. El curso combina teoría con simulación práctica para preparar a los aprendices en aplicaciones de logística, defensa, búsqueda y rescate, y exploración autónoma.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen diseñar, simular e implementar sistemas multi-robots y basados en enjambre utilizando marcos de trabajo y algoritmos de código abierto.

Al finalizar esta formación, los participantes estarán en capacidad de:

• Comprender los principios y dinámicas de la inteligencia de enjambre y la robótica cooperativa.
• Diseñar estrategias de comunicación y coordinación para sistemas multi-robots.
• Implementar algoritmos de toma de decisiones distribuidas y consenso.
• Simular comportamientos colectivos como control de formación, agrupamiento y cobertura.
• Aplicar técnicas basadas en enjambres a escenarios del mundo real y problemas de optimización.

Formato del curso

• Clases avanzadas con profundización algorítmica.
• Programación práctica y simulación en ROS 2 y Gazebo.
• Proyecto colaborativo que aplica principios de inteligencia de enjambre.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de robótica de nivel avanzado e investigadores en IA que deseen utilizar la IA multimodal para integrar diversos datos sensoriales y crear robots más autónomos y eficientes, con capacidad de ver, oír y tocar.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Implementar percepción multimodal en sistemas robóticos.
• Desarrollar algoritmos de IA para fusión de sensores y toma de decisiones.
• Crear robots capaces de ejecutar tareas complejas en entornos dinámicos.
• Abordar los desafíos del procesamiento de datos en tiempo real y la actuación.

Esta capacitación, impartida por un instructor y en vivo en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a participantes de nivel intermedio que deseen mejorar sus habilidades en el diseño, programación e implementación de sistemas robóticos inteligentes para la automatización y más allá.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Comprender los principios de la IA Física y sus aplicaciones en robótica y automatización.
• Diseñar y programar sistemas robóticos inteligentes para entornos dinámicos.
• Implementar modelos de IA para la toma de decisiones autónomas en robots.
• Aprovechar herramientas de simulación para pruebas y optimización robótica.
• Abordar desafíos como la fusión de sensores, el procesamiento en tiempo real y la eficiencia energética.

Prototipado Rápido Práctico para Robótica con ROS 2 y Docker es un curso práctico diseñado para ayudar a los desarrolladores a construir, probar e implementar aplicaciones robóticas de manera eficiente. Los participantes aprenderán a contenerizar entornos de robótica, integrar paquetes de ROS 2 y prototipar sistemas robóticos modulares utilizando Docker para garantizar la reproducibilidad y la escalabilidad. El curso enfatiza la agilidad, el control de versiones y las prácticas de colaboración adecuadas para equipos de desarrollo e innovación en etapas tempranas.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o en sitio), está dirigida a participantes de nivel principiante a intermedio que deseen acelerar los flujos de trabajo de desarrollo robótico utilizando ROS 2 y Docker.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Configurar un entorno de desarrollo de ROS 2 dentro de contenedores Docker.
• Desarrollar y probar prototipos robóticos en configuraciones modulares y reproducibles.
• Utilizar herramientas de simulación para validar el comportamiento del sistema antes del despliegue en hardware.
• Colaborar efectivamente utilizando proyectos robóticos contenerizados.
• Aplicar conceptos de integración y despliegue continuos en pipelines de robótica.

Formato del curso

• Charlas interactivas y demostraciones.
• Ejercicios prácticos con entornos de ROS 2 y Docker.
• Mini-proyectos enfocados en aplicaciones robóticas del mundo real.

Opciones de personalización del curso

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El aprendizaje por refuerzo (RL, por sus siglas en inglés) es un paradigma de aprendizaje automático en el que los agentes aprenden a tomar decisiones mediante la interacción con un entorno. En robótica, el RL permite que los sistemas autónomos desarrollen capacidades adaptativas de control y toma de decisiones a través de la experiencia y la retroalimentación.

Este curso, impartido por un instructor en vivo (en línea o presencial), está dirigido a ingenieros de aprendizaje automático de nivel avanzado, investigadores en robótica y desarrolladores que deseen diseñar, implementar y desplegar algoritmos de aprendizaje por refuerzo en aplicaciones robóticas.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender los principios y las matemáticas del aprendizaje por refuerzo.
• Implementar algoritmos de RL como Q-learning, DDPG y PPO.
• Integrar el RL con entornos de simulación robótica utilizando OpenAI Gym y ROS 2.
• Entrenar robots para realizar tareas complejas de manera autónoma mediante ensayo y error.
• Optimizar el rendimiento del entrenamiento utilizando frameworks de aprendizaje profundo como PyTorch.

Formato del curso

• Clase interactiva y debate.
• Implementación práctica utilizando Python, PyTorch y OpenAI Gym.
• Ejercicios prácticos en entornos robóticos simulados o físicos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

La Robótica Inteligente consiste en la integración de la inteligencia artificial en sistemas robóticos para mejorar la percepción, la toma de decisiones y el control autónomo.

Esta capacitación, impartida por un instructor en vivo (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de robótica de nivel avanzado, integradores de sistemas y líderes de automatización que deseen implementar percepción, planificación y control impulsados por IA en entornos de manufactura inteligente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender y aplicar técnicas de IA para la percepción robótica y la fusión de sensores.
• Desarrollar algoritmos de planificación de trayectorias para robots colaborativos e industriales.
• Implementar estrategias de control basadas en aprendizaje para la toma de decisiones en tiempo real.
• Integrar sistemas robóticos inteligentes en los flujos de trabajo de fábricas inteligentes.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Abundantes ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.