Inteligencia Artificial en Automoción
Este curso abarca la IA (con énfasis en el Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo) en la industria automotriz. Ayuda a determinar qué tecnología puede utilizarse (potencialmente) en múltiples situaciones de un automóvil: desde automatizaciones simples y reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónomas.
Temario del curso
Estado actual de la tecnología
- Qué se utiliza actualmente
- Lo que potencialmente podría utilizarse
IA basada en reglas
- Simplificación de la toma de decisiones
Aprendizaje Automático
- Clasificación
- Clustering
- Redes Neuronales
- Tipos de redes neuronales
- Presentación de ejemplos prácticos y debate
Aprendizaje Profundo
- Vocabulario básico
- Cuándo utilizar el Aprendizaje Profundo y cuándo no
- Estimación de los recursos computacionales y el costo
- Fundamentos teóricos breves sobre las redes neuronales profundas
Aprendizaje Profundo en la práctica (principalmente con TensorFlow)
- Preparación de datos
- Elección de la función de pérdida
- Selección del tipo de red neuronal adecuado
- Precisión vs. velocidad y recursos
- Entrenamiento de la red neuronal
- Medición de la eficiencia y los errores
Usos de ejemplo
- Detección de anomalías
- Reconocimiento de imágenes
- Sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS)
Requerimientos
Los participantes deben contar con experiencia en programación (con cualquier lenguaje) y formación en ingeniería, pero no se requiere que escriban ningún código durante el curso.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los componentes clave y los principios de funcionamiento de los vehículos autónomos.
- Explorar el papel de la IA, los sensores y el procesamiento de datos en tiempo real en los sistemas de conducción automática.
- Analizar los distintos niveles de autonomía vehicular y sus aplicaciones en el mundo real.
- Examinar los aspectos éticos, legales y regulatorios de la movilidad autónoma.
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- Comprender los fundamentos y desafíos de la fusión de datos de múltiples sensores.
- Implementar algoritmos de fusión de sensores para la navegación autónoma en tiempo real.
- Integrar datos procedentes de LiDAR, cámaras y RADAR para mejorar la percepción.
- Analizar y evaluar el rendimiento del sistema de fusión bajo diversas condiciones.
- Desarrollar soluciones prácticas para la reducción del ruido de los sensores y la alineación de datos.
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21 HorasEsta formación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio, profesionales automotrices e especialistas en IoT que desean comprender el papel de los sensores en los autos autónomos, cubriendo LiDAR, radar, cámaras y técnicas de fusión de sensores.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los diferentes tipos de sensores utilizados en vehículos autónomos.
- Analizar los datos de los sensores para la percepción y toma de decisiones en tiempo real del vehículo.
- Implementar técnicas de fusión de sensores para mejorar la precisión y seguridad del vehículo.
- Optimizar la ubicación y calibración de los sensores para mejorar el rendimiento de la conducción autónoma.
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21 HorasEsta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de red de nivel intermedio y desarrolladores de IoT automotriz que desean comprender e implementar tecnologías de comunicación V2X para vehículos autónomos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los conceptos fundamentales de la comunicación V2X.
- Analizar los modelos de comunicación V2V, V2I, V2P y V2N.
- Implementar protocolos V2X como DSRC y C-V2X.
- Desarrollar simulaciones para entornos de vehículos conectados.
- Afrontar los desafíos de ciberseguridad y privacidad en las redes V2X.