Fundamentos del Manejo Inteligente
El manejo inteligente es un tipo de conducción que utiliza IA y fusión de información de múltiples sensores para brindar orientación y retroalimentación a conductores que desean manejar de manera segura y eficiente en entornos complejos y dinámicos.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y arquitectos de nivel principiante e intermedio que desean aprender los fundamentos del manejo inteligente y cómo aplicarlos a escenarios del mundo real.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Explicar los conceptos y principios básicos de la IA y su aplicación en la conducción.
- Comprender la arquitectura y los componentes de los sistemas de manejo inteligente.
- Crear y visualizar un modelo integral de manejo a partir de distintas disciplinas de diseño.
- Comunicar y anotar problemas y retroalimentación dentro del modelo.
- Realizar detección y resolución de conflictos entre escenarios de conducción.
- Simular y controlar los horarios y costos del manejo.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Bastantes ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Introducción
- ¿Qué es el manejo inteligente y por qué utilizarlo?
- Manejo inteligente vs. manejo tradicional
- Resumen de las características y la arquitectura del manejo inteligente
- Navegación por la interfaz y el espacio de trabajo del manejo inteligente
Comprensión de la IA y la fusión de información de múltiples sensores
- Ciclo de vida de la sesión de manejo inteligente
- IA y fusión de información de múltiples sensores para el manejo inteligente
- Creación e importación de archivos 3D para el manejo inteligente
Habilidades y técnicas de manejo
- Práctica de habilidades y técnicas de manejo
- Ajuste de la configuración del manejo
- Medición, etiquetado, comentarios y marcas
Escenarios y situaciones de conducción
- Práctica de escenarios y situaciones de manejo
- Identificación y respuesta ante posibles peligros y riesgos
- Aplicación de las normas y regulaciones viales
- Gestión de entornos de conducción complejos y dinámicos
Rendimiento y evaluación del manejo
- Análisis y evaluación del rendimiento, el comportamiento y la retroalimentación durante la conducción
- Creación y demostración de animaciones de sesiones de manejo
- Creación y visualización de imágenes y videos de sesiones de manejo
- Ejecución de pruebas de detección de conflictos y verificación de la integridad de las sesiones de manejo
Integración y aplicación del manejo
- Integración de los conocimientos y habilidades adquiridos con situaciones y desafíos reales de la conducción
- Conexión y colaboración con otros conductores e instructores
- Obtención y creación de estimaciones de materiales para sesiones de manejo
- Creación y animación de líneas de tiempo de manejo y verificación de la validez de los horarios establecidos
Resolución de problemas
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos y principios de la inteligencia artificial (IA)
- Experiencia con software de diseño 3D como AutoCAD, Revit o 3ds Max
- Experiencia básica en programación (opcional)
Público objetivo
- Desarrolladores
- Arquitectos
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Optimizar el rendimiento y los costos de inferencia.
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Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctanos para coordinar los detalles.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Implementar técnicas de preservación de la privacidad en los despliegues de Mistral.
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Formato del curso
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- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, comuníquese con nosotros para coordinarla.