Interacción Humano-Robot (HRI): Voz, Gestos y Control Colaborativo

Esta formación presencial en vivo en México (en línea o in situ) está dirigida 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 lugares de trabajo modernos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación práctica en México aborda la integración ROS-PLC y los gemelos digitales para la automatización industrial. Aprenderá a sincronizar sistemas robóticos con PLCs, desarrollar réplicas digitales para simulación y optimizar los flujos de producción mediante el intercambio de datos en tiempo real y técnicas avanzadas de monitoreo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean aprender sobre la aplicabilidad de la inteligencia artificial en sistemas mecatrónicos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Una formación avanzada en México que cubre el diseño y la coordinación de sistemas de múltiples robots. Los participantes aprenderán a modelar la inteligencia de enjambre, implementar la toma de decisiones distribuida y optimizar la colaboración entre agentes utilizando simulaciones prácticas en ROS 2 y Gazebo para aplicaciones del mundo real.

Esta formación práctica dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de robótica y científicos de inteligencia artificial de nivel avanzado que deseen utilizar la IA multimodal para integrar diversos datos sensoriales, con el fin de crear robots más autónomos y eficientes capaces de ver, oír y tocar.

Al finalizar esta formación, 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 en el procesamiento de datos en tiempo real y la actuación.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está diseñada para participantes de nivel intermedio que deseen mejorar sus habilidades en el diseño, programación e implementación de sistemas robóticos inteligentes para la automatización y más allá.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la IA 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 autónomas en robots.
• Aprovechar herramientas de simulación para la prueba y optimización robótica.
• Abordar desafíos como la fusión de sensores, el procesamiento en tiempo real y la eficiencia energética.

Esta capacitación práctica dirigida por un instructor en México cubre el prototipado rápido para robótica utilizando ROS 2 y Docker. Los participantes aprenden a construir, probar e implementar sistemas robóticos modulares de manera eficiente, adquiriendo habilidades prácticas en contenerización, simulación y control de versiones para un desarrollo escalable.

Una capacitación avanzada en México que cubre el deep learning para la manipulación robótica. Aprenda sobre percepción, planificación de agarres y control utilizando redes neuronales y ROS 2. Los ejercicios prácticos en simulación lo preparan para desplegar de manera efectiva soluciones de agarre inteligente y adaptables en brazos robóticos reales.