Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Introducción a la IA y la Robótica
- Visión general de la convergencia entre la robótica moderna y la IA
- Aplicaciones en sistemas autónomos, drones y robots de servicio
- Componentes clave de la IA: percepción, planificación y control
Configuración del Entorno de Desarrollo
- Instalación de Python, ROS 2, OpenCV y TensorFlow
- Uso de Gazebo o Webots para la simulación de robots
- Trabajo con Jupyter Notebooks para experimentos de IA
Percepción y Visión por Computadora
- Uso de cámaras y sensores para la percepción
- Clasificación de imágenes, detección y segmentación de objetos utilizando TensorFlow
- Detección de bordes y seguimiento de contornos con OpenCV
- Transmisión y procesamiento de imágenes en tiempo real
Localización y Fusión de Sensores
- Comprensión de la robótica probabilística
- Filtros de Kalman y Filtros de Kalman Extendidos (EKF)
- Filtros de Partículas para entornos no lineales
- Integración de datos de LiDAR, GPS e IMU para la localización
Planificación de Movimiento y Búsqueda de Rutas
- Algoritmos de planificación de rutas: Dijkstra, A* y RRT*
- Evitación de obstáculos y mapeo del entorno
- Control de movimiento en tiempo real utilizando PID
- Optimización dinámica de rutas utilizando IA
Aprendizaje por Refuerzo para Robótica
- Fundamentos del aprendizaje por refuerzo
- Diseño de comportamientos robóticos basados en recompensas
- Q-learning y Redes Cuánticas Profundas (DQN)
- Integración de agentes de RL en ROS para movimiento adaptativo
Localización y Mapeo Simultáneos (SLAM)
- Comprensión de los conceptos y flujos de trabajo de SLAM
- Implementación de SLAM con paquetes de ROS (gmapping, hector_slam)
- SLAM visual utilizando OpenVSLAM u ORB-SLAM2
- Prueba de algoritmos SLAM en entornos simulados
Temas Avanzados e Integración
- Reconocimiento de voz y gestos para la interacción humano-robot
- Integración con plataformas de IoT y robótica en la nube
- Mantenimiento predictivo impulsado por IA para robots
- Ética y seguridad en la robótica habilitada con IA
Proyecto Final
- Diseñar y simular un robot móvil inteligente
- Implementar navegación, percepción y control de movimiento
- Demostrar la toma de decisiones en tiempo real utilizando modelos de IA
Resumen y Próximos Pasos
- Revisión de las técnicas clave de robótica con IA
- Tendencias futuras en robótica autónoma
- Recursos para el aprendizaje continuo
Requerimientos
- Experiencia de programación en Python o C++
- Conocimientos básicos de ciencias de la computación e ingeniería
- Familiaridad con conceptos de probabilidad, cálculo y álgebra lineal
Audiencia Objetivo
- Ingenieros
- Entusiastas de la robótica
- Investigadores en automatización e IA
21 Horas
Reseñas (1)
su conocimiento y utilización de la IA para la robótica en el futuro.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Traducción Automática