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Temario del curso

Introducción a la IA en el borde en robótica

  • ¿Qué es la IA en el borde?
  • Por qué la IA en el borde es esencial para la robótica.
  • Desafíos de la IA en tiempo real en sistemas autónomos.

Despliegue de modelos de IA en dispositivos de borde

  • Inferencia de IA en NVIDIA Jetson y otro hardware de borde.
  • Uso de TensorFlow Lite y ONNX para el despliegue en el borde.
  • Optimización de modelos de IA para ejecución en tiempo real.

Percepción en tiempo real para sistemas autónomos

  • Visión por computadora para la navegación robótica.
  • Fusión de sensores: LiDAR, cámaras y unidades de medición inercial (IMU).
  • IA en el borde para detección y seguimiento de objetos.

Toma de decisiones y control en robótica

  • Aprendizaje por refuerzo para comportamientos autónomos.
  • Planificación de rutas y evasión de obstáculos.
  • Optimización de la latencia en sistemas de IA en tiempo real.

Integración de IA con ROS (Robot Operating System)

  • Panorama general de ROS y su ecosistema.
  • Ejecución de modelos de percepción basados en IA en ROS.
  • IA en el borde en aplicaciones de robótica en enjambre y multirobot.

Optimización de la IA para sistemas robóticos de bajo consumo

  • Arquitecturas eficientes de redes neuronales para robótica.
  • Reducción del consumo de energía en robots impulsados por IA.
  • Despliegue de IA en plataformas robóticas con batería.

Aplicaciones del mundo real y tendencias futuras

  • Drones autónomos y robots industriales.
  • Asistentes robóticos impulsados por IA.
  • Avances futuros en IA en el borde para robótica.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de modelos de IA y aprendizaje automático.
  • Experiencia con sistemas embebidos o robótica.
  • Conocimientos básicos de computación en tiempo real.

Público objetivo

  • Ingenieros de robótica.
  • Desarrolladores de IA.
  • Especialistas en automatización.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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