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Duración 21 horas
Temario del curso
Fundamentos de TinyML para robótica
- Capacidades y limitaciones clave de TinyML
- El papel de la IA en el borde (edge AI) en los sistemas autónomos
- Consideraciones de hardware para robots móviles y drones
Hardware embebido e interfaces de sensores
- Microcontroladores y placas embebidas para robótica
- Integración de cámaras, IMUs y sensores de proximidad
- Presupuestación de energía y recursos de cómputo
Ingeniería de datos para la percepción robótica
- Recopilación y etiquetado de datos para tareas de robótica
- Técnicas de preprocesamiento de señales e imágenes
- Estrategias de extracción de características para dispositivos con recursos limitados
Desarrollo y optimización de modelos
- Selección de arquitecturas para percepción, detección y clasificación
- Pipelines de entrenamiento para ML embebido
- Compresión de modelos, cuantización y optimización de latencia
Percepción y control en el dispositivo (on-device)
- Ejecución de inferencia en microcontroladores
- Fusión de las salidas de TinyML con algoritmos de control
- Seguridad y respuesta en tiempo real
Mejoras en la navegación autónoma
- Navegación basada en visión ligera
- Detección y evitación de obstáculos
- Conciencia ambiental bajo restricciones de recursos
Pruebas y validación de robots impulsados por TinyML
- Herramientas de simulación y enfoques de prueba de campo
- Métricas de rendimiento para la autonomía embebida
- Depuración (debugging) y mejora iterativa
Integración en plataformas de robótica
- Despliegue de TinyML dentro de pipelines basados en ROS
- Interfaz de modelos de ML con controladores de motores
- Mantenimiento de la confiabilidad a través de variaciones de hardware
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de las arquitecturas de sistemas de robótica
- Experiencia en desarrollo embebido
- Familiaridad con los conceptos de aprendizaje automático
Audiencia
- Ingenieros de robótica
- Investigadores en IA
- Desarrolladores embebidos
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
