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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 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)
- Descripción general de ROS y su ecosistema
- Ejecución de modelos de percepción basados en IA en ROS
- IA en el borde en aplicaciones de robótica multi-robot y de enjambre
Optimización de la IA para Sistemas Robóticos de Bajo Consumo
- Arquitecturas de redes neuronales eficientes para robótica
- Reducción del consumo de energía en robots impulsados por IA
- Despliegue de IA en plataformas robóticas alimentadas por batería
Aplicaciones del Mundo Real y Tendencias Futuras
- Drones autónomos y robots industriales
- Asistentes robóticos impulsados por IA
- Avances futuros en la IA en el borde para robótica
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de modelos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia con sistemas embebidos o robótica
- Conocimientos básicos de computación en tiempo real
Audiencia
- Ingenieros de robótica
- Desarrolladores de IA
- Especialistas en automatización
21 Horas
Reseñas (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Traducción Automática