Manipulación y Agarre de Robots con Aprendizaje Profundo

La Inteligencia Artificial (IA) para la 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 forma autónoma. Gracias a herramientas modernas como ROS 2, TensorFlow y OpenCV, los ingenieros pueden ahora diseñar robots que naveguen, planifiquen e interactúen con entornos del mundo real de manera inteligente.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Utilizar Python y ROS 2 para construir y simular comportamientos robóticos.
• Implementar filtros de Kalman y Partícula para la localización y el seguimiento.
• Aplicar técnicas de visión por computadora usando OpenCV para la percepción y la detección de objetos.
• Utilizar TensorFlow para la predicción de movimientos 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

• Lección interactiva y discusión en grupo.
• Implementación práctica usando ROS 2 y Python.
• Ejercicios prácticos con entornos robóticos simulados y reales.

Opciones de personalización del curso

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

ROS 2 (Robot Operating System 2) es un marco de trabajo 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 desean implementar la navegación autónoma y SLAM (Localización y Mapeo Simultáneos) utilizando ROS 2.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y preparar 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 en laboratorio directo y pruebas en robots virtuales o físicos.

Opciones de personalización del curso

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

OpenCV es una biblioteca de visión por computadora de código abierto que permite 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 capacitación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica de nivel intermedio, profesionales de visión por computadora e ingenieros de aprendizaje profundo que desean aplicar técnicas de visión por computadora y aprendizaje profundo para la percepción y autonomía robótica.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Implementar pipelines de visión por computadora usando 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

• Clases interactivas y discusión.
• Práctica práctica usando OpenCV y TensorFlow.
• Implementación en laboratorio en vivo en sistemas robóticos simulados o físicos.

Opciones de personalización del curso

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

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

En esta formación impartida por instructores, los participantes aprenderán a iniciar el desarrollo de un bot mediante la creación de chatsbots de ejemplo utilizando herramientas y marcos de trabajo para el desarrollo de bots.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Audiencia objetivo

• Desarrolladores interesados en crear su propio bot

Formato del curso

• Combinación de lecciones teóricas, discusiones, ejercicios y práctica intensiva.

La IA en el borde (Edge AI) 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, al tiempo que incrementa la autonomía y la privacidad en los sistemas robóticos.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de sistemas embebidos e ingenieros de robótica de nivel intermedio que desean implementar técnicas de inferencia y optimización de aprendizaje automático directamente en el hardware robótico utilizando TinyML y marcos de Edge AI.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Formato del Curso

• Clases magistrales interactivas y discusiones.
• Práctica hands-on utilizando cadenas de herramientas de TinyML y Edge AI.
• Ejercicios prácticos en plataformas de hardware embebido y robótico.

Opciones de Personalización del Curso

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

Esta formación en vivo con instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que deseen 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 serán capaces de:

• 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 laboral.
• Identificar y abordar los desafíos en las interacciones entre humanos y máquinas.
• Diseñar flujos de trabajo que optimicen la colaboración entre seres humanos y sistemas impulsados por IA.
• Fomentar una cultura de innovación y adaptabilidad en lugares de trabajo integrados con IA.

La formación en 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 entre humanos y robots. Esta capacitación combina teoría, principios de diseño y práctica de programación para construir sistemas de interacción naturales y responsivos utilizando técnicas de voz, gestos y control compartido. Los participantes aprenderán a integrar módulos de percepción, desarrollar sistemas de entrada multimodal y diseñar robots que colaboren de forma segura con los seres humanos.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel principiante e 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 capacitación, 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 mediante técnicas de visión por computadora.
• Diseñar sistemas de control colaborativo para una autonomía compartida y segura.
• Evaluar los sistemas de 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 robóticos simulados o reales.

Opciones de personalización del curso

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

Automatización con Robótica Industrial: Integración de ROS y PLC & Gemelos Digitales es un curso práctico centrado en unir la automatización industrial con frameworks robóticos modernos. Los participantes aprenderán a integrar sistemas robóticos basados en ROS con controladores lógicos programables (PLC) para operaciones sincronizadas y explorarán entornos de gemelo digital para simular, monitorear y optimizar los procesos productivos. El curso hace hincapié en la interoperabilidad, el control en tiempo real y el análisis predictivo mediante réplicas digitales de sistemas físicos.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los protocolos de comunicación entre sistemas ROS y PLC.
• 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 híbrida.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y recorrido por la arquitectura.
• Ejercicios prácticos de integración entre sistemas ROS y PLC.
• Implementación de proyectos de simulación y gemelos digitales.

Opciones de personalización del curso

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

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.

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

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

Al finalizar esta formación, 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, agrupamiento (flocking) y cobertura.
• Aplicar técnicas basadas en enjambre a escenarios reales y problemas de optimización.

Formato del Curso

• Clases avanzadas con análisis profundo de algoritmos.
• Programación práctica y simulación en ROS 2 y Gazebo.
• Proyecto colaborativo que aplica los principios de la inteligencia de enjambre.

Opciones de Personalización del Curso

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

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 con instrucción presencial en México (en línea o en las instalaciones) 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 capacitación, los participantes serán capaces de:

• 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.
• Utilizar herramientas de simulación para 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 de robótica de manera eficiente. Los participantes aprenderán cómo contenerizar entornos de robótica, integrar paquetes de ROS 2 y prototipar sistemas modulares de robótica utilizando Docker para garantizar reproducibilidad y escalabilidad. El curso pone énfasis en la agilidad, el control de versiones y las prácticas de colaboración adecuadas para equipos de desarrollo e innovación en etapas tempranas.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo de ROS 2 dentro de contenedores de Docker.
• Desarrollar y probar prototipos robóticos en configuraciones modulares y reproducibles.
• Utilizar herramientas de simulación para validar el comportamiento del sistema antes de la implementación en hardware.
• Colaborar efectivamente mediante proyectos robóticos contenerizados.
• Aplicar conceptos de integración y despliegue continuos en tuberías (pipelines) de robótica.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y demostraciones en vivo.
• Ejercicios prácticos con entornos de ROS 2 y Docker.
• Mini-proyectos enfocados en aplicaciones robísticas del mundo real.

Opciones de personalización del curso

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

El aprendizaje por refuerzo (RL) es un paradigma del aprendizaje automático 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 basadas en la experiencia y la retroalimentación.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y las matemáticas del aprendizaje por refuerzo.
• Implementar algoritmos de 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 prueba y error.
• Optimizar el rendimiento del entrenamiento utilizando frameworks de aprendizaje profundo como PyTorch.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Implementación práctica usando 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 organizarlo.

La robótica inteligente integra la inteligencia artificial en los sistemas robóticos para mejorar la percepción, la toma de decisiones y el control autónomo.

Esta capacitación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) 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 del 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 una fábrica inteligente.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchas ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

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