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Temario del curso
Introducción a la robótica inteligente y la integración de IA
- Panorama general de la robótica en la Industria 4.0
- El papel de la IA en la percepción, planificación y control
- Entornos de software y simulación
Sistemas de percepción y fusión de sensores
- Visión por computadora para robótica (cámaras 2D/3D, LiDAR)
- Técnicas de calibración y fusión de sensores
- Detección de objetos y mapeo del entorno
Aprendizaje profundo para la percepción
- Redes neuronales para el reconocimiento visual
- Uso de TensorFlow o PyTorch con datos robóticos
- Entrenamiento de modelos de percepción para el seguimiento de objetos
Planificación del movimiento y optimización de rutas
- Planificación basada en muestreo y optimización
- Trabajo con MoveIt para la planificación del movimiento
- Evitación de colisiones y replanificación dinámica
Estrategias de control basadas en aprendizaje
- Aprendizaje por refuerzo para el control robótico
- Integración de IA en los bucles de control de bajo nivel
- Simulación con OpenAI Gym y Gazebo
Robots colaborativos (Cobots) en la fabricación inteligente
- Estándares de seguridad y colaboración humano-robot
- Programación e integración de cobots con IA
- Comportamientos adaptables y respuesta en tiempo real
Integración y despliegue del sistema
- Interfaz con controladores industriales (PLC, SCADA)
- Despliegue de IA en el borde para robótica en tiempo real
- Registro de datos, monitoreo y solución de problemas
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de sistemas robóticos y cinemática
- Experiencia con programación en Python
- Conocimiento de conceptos de IA o aprendizaje automático
Público objetivo
- Ingenieros de robótica
- Integradores de sistemas
- Líderes de automatización
21 Horas