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Programa del Curso
Introducción al AI en la Nube (Edge AI) en Sistemas Autónomos
- Visión general del AI en la Nube y su importancia en sistemas autónomos
- Beneficios clave y desafíos de implementar el AI en la Nube en sistemas autónomos
- Tendencias actuales e innovaciones en AI en la Nube para la autonomía
- Aplicaciones y estudios de caso del mundo real
Procesamiento en Tiempo Real en Sistemas Autónomos
- Fundamentos del procesamiento de datos en tiempo real
- Modelos de IA para la toma de decisiones en tiempo real
- Manejo de flujos de datos y fusión de sensores
- Ejemplos prácticos y estudios de caso
AI en la Nube en Vehículos Autónomos
- Modelos de IA para percepción y control vehicular
- Desarrollo e implementación de soluciones de IA para navegación en tiempo real
- Integración de AI en la Nube con sistemas de control de vehículos
- Estudios de caso de AI en la Nube en vehículos autónomos
AI en la Nube en Drones
- Modelos de IA para percepción y control de vuelo en drones
- Procesamiento de datos en tiempo real y toma de decisiones en drones
- Implementación de AI en la Nube para el vuelo autónomo y evitación de obstáculos
- Ejemplos prácticos y estudios de caso
AI en la Nube en Robótica
- Modelos de IA para percepción y manipulación robótica
- Procesamiento en tiempo real y control en sistemas robóticos
- Integración de AI en la Nube con arquitecturas de control robótico
- Estudios de caso de AI en la Nube en robótica
Desarrollo de Modelos de IA para Aplicaciones Autónomas
- Visión general de modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo relevantes
- Entrenamiento y optimización de modelos para despliegue en la Nube
- Herramientas y marcos para IA en la Nube autónoma (TensorFlow Lite, ROS, etc.)
- Validación y evaluación de modelos en entornos autónomos
Despliegue de Soluciones de AI en la Nube en Sistemas Autónomos
- Pasos para desplegar modelos de IA en hardware de la Nube diverso
- Procesamiento de datos en tiempo real e inferencia en dispositivos de la Nube
- Monitoreo y gestión de modelos de IA implementados
- Ejemplos prácticos de despliegue y estudios de caso
Consideraciones Éticas y Regulatorias
- Garantizar la seguridad y fiabilidad en sistemas autónomos AI
- Abordar el sesgo y la equidad en modelos de IA autónoma
- Cumplimiento con regulaciones y estándares en sistemas autónomos
- Mejores prácticas para un despliegue responsable de AI en sistemas autónomos
Evaluación y Optimización del Desempeño
- Técnicas para evaluar el rendimiento del modelo en sistemas autónomos
- Herramientas para monitoreo y depuración en tiempo real
- Estrategias para optimizar el rendimiento de modelos de IA en aplicaciones autónomas
- Abordar desafíos de latencia, fiabilidad y escalabilidad
Casos de Uso Innovadores e Aplicaciones
- Aplicaciones avanzadas de AI en la Nube en sistemas autónomos
- Estudios de caso detallados en diversos dominios autónomos
- Éxitos y lecciones aprendidas
- Tendencias futuras y oportunidades en AI en la Nube para la autonomía
Proyectos Prácticos y Ejercicios
- Desarrollo de una aplicación integral de AI en la Nube para un sistema autónomo
- Proyectos y escenarios del mundo real
- Ejercicios grupales colaborativos
- Presentaciones y retroalimentación de proyectos
Resumen y Pasos Siguientes
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia con lenguajes de programación (se recomienda Python)
- Familiaridad con robótica, sistemas autónomos o tecnologías relacionadas
Espectadores
- Ingenieros de robótica
- Desarrolladores de vehículos autónomos
- Investigadores en IA
14 Horas