TinyML para sistemas autónomos y robótica

La Inteligencia Artificial (IA) para Robótica combina el aprendizaje automático, los sistemas de control y la fusión de sensores para crear máquinas inteligentes capaces de percibir, razonar y actuar de manera autónoma. A través de herramientas modernas como ROS 2, TensorFlow y OpenCV, los ingenieros ahora pueden diseñar robots que naveguen, planifiquen e interactúen con entornos del mundo real de forma inteligente.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio que desean desarrollar, entrenar e implementar sistemas robóticos impulsados por IA utilizando tecnologías y marcos de trabajo de código abierto actuales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Utilizar Python y ROS 2 para construir y simular comportamientos robóticos.
• Implementar filtros de Kalman y filtros de partículas para la localización y el seguimiento.
• Aplicar técnicas de visión por computador utilizando OpenCV para la percepción y la detección de objetos.
• Utilizar TensorFlow para la predicción de movimiento y el control basado en aprendizaje.
• Integrar SLAM (Localización y Mapeo Simultáneos) para la navegación autónoma.
• Desarrollar modelos de aprendizaje por refuerzo para mejorar la toma de decisiones robóticas.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Implementación práctica utilizando ROS 2 y Python.
• Ejercicios prácticos con entornos robóticos simulados y reales.

Opciones de Personalización del Curso

Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.

ROS 2 (Robot Operating System 2) es un marco de código abierto diseñado para apoyar el desarrollo de aplicaciones robóticas complejas y escalables.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros y desarrolladores de robótica de nivel intermedio que deseen implementar navegación autónoma y SLAM (Localización y Mapeo Simultáneos) utilizando ROS 2.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar ROS 2 para aplicaciones de navegación autónoma.
• Implementar algoritmos SLAM para mapeo y localización.
• Integrar sensores como LiDAR y cámaras con ROS 2.
• Simular y probar la navegación autónoma en Gazebo.
• Desplegar pilas de navegación en robots físicos.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Práctica hands-on utilizando herramientas y entornos de simulación de ROS 2.
• Implementación y pruebas en laboratorio con robots virtuales o físicos.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

OpenCV es una biblioteca de visión por computadora de código abierto que habilita el procesamiento de imágenes en tiempo real, mientras que los marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow proporcionan las herramientas necesarias para la percepción inteligente y la toma de decisiones en sistemas robóticos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica de nivel intermedio, especialistas en visión por computadora e ingenieros de aprendizaje profundo que deseen aplicar técnicas de visión por computadora y aprendizaje profundo para la percepción y autonomía robótica.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar pipelines de visión por computadora utilizando OpenCV.
• Integrar modelos de aprendizaje profundo para detección y reconocimiento de objetos.
• Utilizar datos basados en visión para el control y la navegación robótica.
• Combinar algoritmos clásicos de visión con redes neuronales profundas.
• Desplegar sistemas de visión por computadora en plataformas embebidas y robóticas.

Formato del Curso

• Lección interactiva y discusión.
• Práctica mediante el uso de OpenCV y TensorFlow.
• Ejecución en un entorno de laboratorio simulado o con sistemas robóticos reales.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Un bot o chatbot es como un asistente de computadora que se utiliza para automatizar las interacciones del usuario en diversas plataformas de mensajería y agilizar tareas sin necesidad de que los usuarios hablen con otra persona.

En esta formación guiada por un instructor, los participantes aprenderán cómo comenzar a desarrollar un bot mientras realizan paso a paso la creación de chatbots de ejemplo utilizando herramientas y marcos de desarrollo de bots.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los diferentes usos y aplicaciones de los bots
• Entender el proceso completo de desarrollo de bots
• Explorar las distintas herramientas y plataformas utilizadas para construir bots
• Construir un chatbot de ejemplo para Facebook Messenger
• Construir un chatbot de ejemplo utilizando Microsoft Bot Framework

Audiencia

• Desarrolladores interesados en crear su propio bot

Formato del curso

• Parte lección, parte discusión, ejercicios y mucha práctica práctica hands-on

La IA en el borde permite que los modelos de inteligencia artificial se ejecuten directamente en dispositivos embebidos o con recursos limitados, reduciendo la latencia y el consumo de energía, mientras aumenta la autonomía y la privacidad en sistemas robóticos.

Esta capacitación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores de nivel intermedio en sistemas embebidos e ingenieros de robótica que deseen implementar técnicas de inferencia y optimización de aprendizaje automático directamente en hardware robótico utilizando TinyML y marcos de IA en el borde.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML e IA en el borde para robótica.
• Convertir y desplegar modelos de IA para inferencia en el dispositivo.
• Optimizar modelos para velocidad, tamaño y eficiencia energética.
• Integrar sistemas de IA en el borde en arquitecturas de control robótico.
• Evaluar el rendimiento y la precisión en escenarios del mundo real.

Formato del Curso

• Clases interactivas y discusión.
• Práctica manual utilizando toolchains de TinyML e IA en el borde.
• Ejercicios prácticos en plataformas de hardware embebido y robótico.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Esta formación en vivo dirigida por instructores en Argentina (en línea o presencial) está destinada a participantes de nivel intermedio que desean explorar el papel de los robots colaborativos (cobots) y otros sistemas de IA centrados en el ser humano en los entornos laborales modernos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la IA Física Centrada en el Ser Humano y sus aplicaciones.
• Explorar el papel de los robots colaborativos en el aumento de la productividad laboral.
• Identificar y abordar desafíos en las interacciones entre humanos y máquinas.
• Diseñar flujos de trabajo que optimicen la colaboración entre humanos y sistemas impulsados por IA.
• Promover una cultura de innovación y adaptabilidad en entornos laborales integrados con IA.

La Interacción Humano-Robot (HRI): Voz, Gestos y Control Colaborativo es un curso práctico diseñado para introducir a los participantes en el diseño e implementación de interfaces intuitivas para la comunicación humano-robot. Esta formación combina teoría, principios de diseño y práctica de programación para construir sistemas de interacción naturales y receptivos utilizando técnicas de voz, gestos y control compartido. Los participantes aprenderán cómo integrar módulos de percepción, desarrollar sistemas de entrada multimodal y diseñar robots que colaboren de manera segura con los seres humanos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel principiante a intermedio que deseen diseñar e implementar sistemas de interacción humano-robot que mejoren la usabilidad, la seguridad y la experiencia del usuario.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos y principios de diseño de la interacción humano-robot.
• Desarrollar mecanismos de control y respuesta basados en voz para robots.
• Implementar el reconocimiento de gestos utilizando técnicas de visión por computadora.
• Diseñar sistemas de control colaborativo para una autonomía compartida segura.
• Evaluar los sistemas HRI en función de la usabilidad, la seguridad y los factores humanos.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y demostraciones.
• Ejercicios prácticos de codificación y diseño.
• Experimentación práctica en entornos de simulación o con robots reales.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Automatización Robótica Industrial: Integración ROS-PLC y Gemelos Digitales es un curso práctico centrado en conectar la automatización industrial con marcos de trabajo robóticos modernos. Los participantes aprenderán a integrar sistemas robóticos basados en ROS con CLPs para operaciones sincronizadas y explorarán entornos de gemelo digital para simular, monitorear y optimizar los procesos de producción. El curso hace hincapié en la interoperabilidad, el control en tiempo real y el análisis predictivo utilizando réplicas digitales de sistemas físicos.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean desarrollar habilidades prácticas para conectar robots controlados por ROS con entornos de CLP e implementar gemelos digitales para la optimización de la automatización y la manufactura.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los protocolos de comunicación entre sistemas ROS y CLP.
• Implementar el intercambio de datos en tiempo real entre robots y controladores industriales.
• Desarrollar gemelos digitales para monitoreo, pruebas y simulación de procesos.
• Integrar sensores, actuadores y manipuladores robóticos dentro de los flujos de trabajo industriales.
• Diseñar y validar sistemas de automatización industrial utilizando entornos de simulación híbridos.

Formato del curso

• Charlas interactivas y recorridos por la arquitectura.
• Ejercicios prácticos que integran sistemas ROS y CLP.
• Implementación de proyectos de simulación y gemelos digitales.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo con instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que deseen conocer la aplicabilidad de la inteligencia artificial en sistemas mecatrónicos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Obtener una visión general de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la inteligencia computacional.
• Comprender los conceptos de redes neuronales y diferentes métodos de aprendizaje.
• Seleccionar enfoques de inteligencia artificial de manera efectiva para problemas del mundo real.
• Implementar aplicaciones de IA en ingeniería mecatrónica.

Sistemas Multi-Robot e Inteligencia de Enjambre es un curso de formación avanzado que explora el diseño, la coordinación y el control de equipos robóticos inspirados en comportamientos de enjambres biológicos. Los participantes aprenderán a modelar interacciones, implementar toma de decisiones distribuida y optimizar la colaboración entre múltiples agentes. El curso combina teoría con simulación práctica para preparar a los estudiantes para aplicaciones en logística, defensa, búsqueda y rescate, y exploración autónoma.

Esta formación en vivo e impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen diseñar, simular e implementar sistemas multi-robot y basados en enjambres utilizando marcos de trabajo y algoritmos de código abierto.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y la dinámica de la inteligencia de enjambre y la robótica cooperativa.
• Diseñar estrategias de comunicación y coordinación para sistemas multi-robot.
• Implementar algoritmos de toma de decisiones distribuida y consenso.
• Simular comportamientos colectivos como control de formación, enjambres (flocking) y cobertura.
• Aplicar técnicas basadas en enjambres a escenarios del mundo real y problemas de optimización.

Formato del Curso

• Conferencias avanzadas con análisis profundo de algoritmos.
• Práctica de codificación y simulación en ROS 2 y Gazebo.
• Proyecto colaborativo que aplica principios de inteligencia de enjambre.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica y investigadores en IA de nivel avanzado que deseen utilizar la IA multimodal para integrar diversos datos sensoriales, creando robots más autónomos y eficientes capaces de ver, oír y tocar.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Implementar sensores multimodales en sistemas robóticos.
• Desarrollar algoritmos de IA para la fusión de sensores y la toma de decisiones.
• Crear robots capaces de realizar tareas complejas en entornos dinámicos.
• Abordar los desafíos relacionados con el procesamiento de datos en tiempo real y la actuación.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que deseen mejorar sus habilidades en el diseño, programación y despliegue de sistemas robóticos inteligentes para automatización y más allá.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la Inteligencia Artificial Física y sus aplicaciones en robótica y automatización.
• Diseñar y programar sistemas robóticos inteligentes para entornos dinámicos.
• Implementar modelos de IA para la toma de decisiones autónoma en robots.
• Aprovechar herramientas de simulación para las pruebas y optimización de robots.
• Abordar desafíos como la fusión de sensores, el procesamiento en tiempo real y la eficiencia energética.

Prototipado rápido práctico para robótica con ROS 2 y Docker es un curso práctico diseñado para ayudar a los desarrolladores a construir, probar e implementar aplicaciones robóticas de manera eficiente. Los participantes aprenderán cómo contenerizar entornos robóticos, integrar paquetes de ROS 2 y prototipar sistemas robóticos modulares utilizando Docker para reproducibilidad y escalabilidad. El curso hace énfasis en agilidad, control de versiones y prácticas de colaboración adecuadas para equipos de desarrollo temprano e innovación.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel principiante a intermedio que deseen acelerar los flujos de trabajo de desarrollo robótico utilizando ROS 2 y Docker.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo ROS 2 dentro de contenedores Docker.
• Desarrollar y probar prototipos robóticos en entornos modulares y reproducibles.
• Utilizar herramientas de simulación para validar el comportamiento del sistema antes del despliegue en hardware.
• Colaborar eficazmente utilizando proyectos robóticos contenerizados.
• Aplicar conceptos de integración continua y despliegue en pipelines robóticos.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y demostraciones.
• Ejercicios prácticos con entornos ROS 2 y Docker.
• Mini-proyectos centrados en aplicaciones robóticas del mundo real.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

El aprendizaje por refuerzo (RL) es un paradigma del machine learning en el que los agentes aprenden a tomar decisiones mediante la interacción con un entorno. En robótica, el RL permite que los sistemas autónomos desarrollen capacidades adaptativas de control y toma de decisiones a través de la experiencia y el retroalimentación.

Esta formación impartida por un instructor (online o presencial) está dirigida a ingenieros de machine learning de nivel avanzado, investigadores en robótica y desarrolladores que deseen diseñar, implementar e integrar algoritmos de aprendizaje por refuerzo en aplicaciones robóticas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y la matemática subyacente del aprendizaje por refuerzo.
• Implementar algoritmos RL como Q-learning, DDPG y PPO.
• Integrar RL con entornos de simulación robótica utilizando OpenAI Gym y ROS 2.
• Entrenar robots para realizar tareas complejas de forma autónoma mediante ensayo y error.
• Optimizar el rendimiento del entrenamiento utilizando frameworks de deep learning como PyTorch.

Formato del curso

• Clase magistral interactiva y discusión.
• Implementación práctica utilizando Python, PyTorch y OpenAI Gym.
• Ejercicios prácticos en entornos robóticos simulados o físicos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

La Robótica Inteligente es la integración de inteligencia artificial en sistemas robóticos para mejorar la percepción, la toma de decisiones y el control autónomo.

Esta capacitación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica de nivel avanzado, integradores de sistemas y líderes de automatización que deseen implementar percepción, planificación y control impulsados por IA en entornos de fabricación inteligente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender y aplicar técnicas de IA para la percepción robótica y la fusión de sensores.
• Desarrollar algoritmos de planificación de movimiento para robots colaborativos e industriales.
• Implementar estrategias de control basadas en aprendizaje para la toma de decisiones en tiempo real.
• Integrar sistemas robóticos inteligentes en los flujos de trabajo de fábricas inteligentes.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.