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Temario del curso
Introducción a la Visión por Computadora para Robótica
- Resumen de las aplicaciones de visión por computadora en robótica
- Principales desafíos en percepción y comprensión visual
- Configuración del entorno de desarrollo con OpenCV y Python
Fundamentos del Procesamiento de Imágenes
- Representación y manipulación de imágenes
- Filtrado, detección de bordes y extracción de características
- Espacios de color y técnicas de segmentación
Detección y Rastreo de Objetos con OpenCV
- Detección de objetos utilizando métodos clásicos (cascadas de Haar, HOG)
- Rastreo de objetos en movimiento dentro de secuencias de video
- Integración de retroalimentación visual en sistemas robóticos
Aprendizaje Profundo para la Percepción Visual
- Resumen de las redes neuronales convolucionales (CNNs)
- Entrenamiento y despliegue de modelos de detección de objetos
- Aplicación de modelos preentrenados (YOLO, SSD, Faster R-CNN)
Fusión de Sensores y Percepción de Profundidad
- Integración de datos de cámaras con sensores LiDAR y ultrasónicos
- Estimación de profundidad y reconstrucción 3D
- Percepción para la evasión de obstáculos y navegación
Control y Toma de Decisiones Basada en Visión
- Aplicación de la visión por computadora a la manipulación robótica
- Servocontrol visual y control en bucle cerrado
- Toma de decisiones autónomas basada en información visual
Despliegue y Optimización de Modelos Visuales
- Despliegue de modelos en sistemas embebidos y dispositivos de borde (edge)
- Optimización del rendimiento de inferencia para aplicaciones en tiempo real
- Resolución de problemas y mejora de la precisión
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos de robótica
- Experiencia con la programación en Python
- Familiaridad con los fundamentos del aprendizaje automático
Público Objetivo
- Ingenieros de robótica
- Especialistas en visión por computadora
- Ingenieros de aprendizaje automático
21 Horas
Reseñas (2)
Suministro de los materiales (máquina virtual) para comenzar directamente con los ejercicios y explicación del núcleo de ROS2. Por qué las cosas funcionan de cierta manera.
Arjan Bakema
Curso - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Traducción Automática
su conocimiento y utilización de la IA para la robótica en el futuro.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Traducción Automática
