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Temario del curso
Introducción a la Inteligencia Artificial en el Borde para Sistemas Autónomos
- Visión general de la IA en el borde y su importancia en los sistemas autónomos
- Principales beneficios y desafíos de implementar IA en el borde en sistemas autónomos
- Tendencias actuales e innovaciones en IA en el borde para la autonomía
- Aplicaciones reales 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 de vehículos
- Desarrollo e implementación de soluciones de IA para la navegación en tiempo real
- Integración de IA en el borde con los sistemas de control del vehículo
- Estudios de caso de IA en el borde en vehículos autónomos
IA en el Borde para Drones
- Modelos de IA para la percepción y el control de vuelo de drones
- Procesamiento de datos en tiempo real y toma de decisiones en drones
- Implementación de IA en el borde para el 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 robótica
- Procesamiento en tiempo real y control en sistemas robóticos
- Integración de IA en el borde con arquitecturas de control robótico
- Estudios de caso de 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
- Entrenamiento y optimización de modelos para su despliegue en el borde
- Herramientas y marcos de trabajo para IA en el borde autónoma (TensorFlow Lite, ROS, etc.)
- Validación y evaluación de modelos en entornos autónomos
Despliegue de Soluciones de IA en el Borde para Sistemas Autónomos
- Pasos para implementar modelos de IA en diversos hardware periférico
- Procesamiento de datos en tiempo real e inferencia en dispositivos periféricos
- Monitoreo y gestión de modelos de IA implementados
- Ejemplos prácticos de despliegue y estudios de caso
Consideraciones Éticas y Regulatorias
- Garantizar la seguridad y fiabilidad en los sistemas de IA autónomos
- Abordar el sesgo y la equidad en los modelos de IA autónomos
- Cumplimiento con regulaciones y estándares en sistemas autónomos
- Buenas prácticas para el despliegue responsable de IA en sistemas autónomos
Evaluación del Rendimiento y Optimización
- Técnicas para evaluar el rendimiento de modelos en sistemas autónomos
- Herramientas para el monitoreo y depuración en tiempo real
- Estrategias para optimizar el rendimiento de modelos de IA en aplicaciones autónomas
- Abordaje de los desafíos de latencia, fiabilidad y escalabilidad
Casos de Uso Innovadores y Aplicaciones
- Aplicaciones avanzadas de IA en el borde para sistemas autónomos
- Análisis detallados de casos de estudio 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
- 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
Traducción Automática