Temario del curso
Introducción
Visión general de la inteligencia artificial (IA)
- Aprendizaje automático
- Inteligencia computacional
Comprensión de los conceptos de redes neuronales
- Redes generativas
- Redes neuronales profundas
- Redes neuronales convolucionales
Comprensión de diversos métodos de aprendizaje
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Aprendizaje por refuerzo
- Aprendizaje semisupervisado
Otros algoritmos de inteligencia computacional
- Sistemas difusos
- Algoritmos evolutivos
Exploración de enfoques de inteligencia artificial para la optimización
- Selección efectiva de enfoques de IA
Aprendizaje sobre programación dinámica estocástica
- Relación con la IA
Implementación de aplicaciones mecatrónicas con IA
- Medicina
- Rescate
- Defensa
- Tendencias independientes del sector
Estudio de caso: El coche robótico inteligente
Programación de los sistemas principales de un robot
- Planificación del proyecto
Implementación de capacidades de IA
- Búsqueda y control del movimiento
- Localización y mapeo
- Seguimiento y control
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de informática e ingeniería
Audiencia
- Ingenieros
Reseñas (2)
Suministro de los materiales (máquina virtual) para comenzar directamente con los ejercicios y explicación del núcleo de ROS2. Por qué las cosas funcionan de cierta manera.
Arjan Bakema
Curso - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Traducción Automática
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