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Temario del curso
Introducción a la IA en el borde para sistemas autónomos
- Visión general de la IA en el borde y su importancia en los sistemas autónomos
- Beneficios clave y desafíos al implementar IA en el borde para sistemas autónomos
- Tendencias e innovaciones actuales en IA en el borde para la autonomía
- Aplicaciones del mundo real y estudios de caso
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
IA en el borde para vehículos autónomos
- Modelos de IA para la percepción y el control del vehículo
- Desarrollo e implementación de soluciones de IA para la navegación en tiempo real
- Integración de la IA en el borde con los sistemas de control del vehículo
- Estudios de caso sobre la IA en el borde en vehículos autónomos
IA en el borde para drones
- Modelos de IA para la percepción y el control de vuelo del dron
- Procesamiento de datos en tiempo real y toma de decisiones en drones
- Implementación de IA en el borde para vuelo autónomo y evasión de obstáculos
- Ejemplos prácticos y estudios de caso
IA en el borde para robótica
- Modelos de IA para la percepción y manipulación robotizadas
- Procesamiento en tiempo real y control en sistemas robóticos
- Integración de la IA en el borde con arquitecturas de control robótico
- Estudios de caso sobre la IA en el borde en robótica
Desarrollo de modelos de IA para aplicaciones autónomas
- Visión general de modelos relevantes de aprendizaje automático y aprendizaje profundo (deep learning)
- Entrenamiento y optimización de modelos para su implementación en dispositivos periféricos
- Herramientas y marcos de trabajo para IA en el borde autónomo (TensorFlow Lite, ROS, etc.)
- Validación y evaluación de modelos en entornos autónomos
Implementación de soluciones de IA en el borde para sistemas autónomos
- Pasos para implementar modelos de IA en diversos hardware periféricos
- Procesamiento de datos en tiempo real e inferencia en dispositivos periféricos
- Monitoreo y gestión de modelos de IA implementados
- Ejemplos prácticos de implementación y estudios de caso
Consideraciones éticas y regulatorias
- Garantizar la seguridad y confiabilidad en sistemas autónomos de IA
- Abordar el sesgo y la equidad en los modelos de IA autónomos
- Cumplimiento con regulaciones y estándares en sistemas autónomos
- Mejores prácticas para la implementación responsable de IA en sistemas autónomos
Evaluación del rendimiento y optimización
- Técnicas para evaluar el rendimiento de los modelos en sistemas autónomos
- Herramientas para el monitoreo y depuración en tiempo real
- Estrategias para optimizar el rendimiento de los modelos de IA en aplicaciones autónomas
- Abordar desafíos de latencia, confiabilidad y escalabilidad
Casos de uso e innovación
- Aplicaciones avanzadas de la IA en el borde para sistemas autónomos
- Estudios de caso detallados en diversos dominios autónomos
- Historias de éxito y lecciones aprendidas
- Tendencias futuras y oportunidades en IA en el borde para la autonomía
Proyectos prácticos y ejercicios
- Desarrollo de una aplicación integral de IA en el borde para un sistema autónomo
- Proyectos y escenarios del mundo real
- Ejercicios colaborativos en grupo
- Presentaciones de proyectos y retroalimentación
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de IA y aprendizaje automático (machine learning)
- Experiencia con lenguajes de programación (se recomienda Python)
- Familiaridad con robótica, sistemas autónomos o tecnologías relacionadas
Público objetivo
- Ingenieros de robótica
- Desarrolladores de vehículos autónomos
- Investigadores de IA
14 Horas
Reseñas (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
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