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Temario del curso
Introducción a la IA en vehículos autónomos
- Comprensión de los niveles de conducción autónoma e integración de IA
- Panorama general de los marcos de trabajo y bibliotecas de IA utilizadas en la conducción autónoma
- Tendencias e innovaciones en la autonomía vehicular impulsada por IA
Fundamentos del aprendizaje profundo para la conducción autónoma
- Arquitecturas de redes neuronales para automóviles autónomos
- Redes neuronales convolucionales (CNN) para el procesamiento de imágenes
- Redes neuronales recurrentes (RNN) para datos temporales
Visión por computadora para la conducción autónoma
- Detección de objetos utilizando YOLO y SSD
- Técnicas de detección de carriles y seguimiento del camino
- Segmentación semántica para la percepción del entorno
Aprendizaje por refuerzo para las decisiones de conducción
- Procesos de decisión de Markov (MDP) en vehículos autónomos
- Entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo por refuerzo (DRL)
- Aprendizaje basado en simulación para políticas de conducción
Fusión de sensores y percepción
- Integración de datos de LiDAR, RADAR y cámaras
- Filtrado de Kalman y técnicas de fusión de sensores
- Procesamiento de datos multisensor para el mapeo del entorno
Modelos de aprendizaje profundo para la predicción de la conducción
- Construcción de modelos de predicción conductual
- Pronóstico de trayectorias para la evitación de obstáculos
- Reconocimiento del estado e intención del conductor
Evaluación y optimización de modelos
- Métricas de precisión y rendimiento del modelo
- Técnicas de optimización para la ejecución en tiempo real
- Despliegue de modelos entrenados en plataformas de vehículos autónomos
Estudios de caso y aplicaciones del mundo real
- Análisis de incidentes de vehículos autónomos y desafíos de seguridad
- Exploración de implementaciones exitosas de sistemas de conducción impulsados por IA
- Proyecto: Desarrollo de un modelo de IA para seguimiento de carriles
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Dominio de la programación en Python
- Experiencia con marcos de trabajo de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
- Conocimientos sobre tecnología automotriz y visión por computadora
Público objetivo
- Científicos de datos que buscan trabajar en aplicaciones de conducción autónoma
- Especialistas en IA enfocados en el desarrollo de inteligencia artificial automotriz
- Desarrolladores interesados en técnicas de aprendizaje profundo para automóviles autónomos
21 Horas
