Inteligencia Artificial en Automoción
Este curso cubre la IA (enfatizando Machine Learning y Deep Learning) en Automotive Industria. Ayuda a determinar qué tecnología se puede utilizar (potencialmente) en múltiples situaciones de un automóvil: desde la simple automatización, el reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónoma.
Temario del curso
Estado actual de la tecnología
- ¿Qué se utiliza?
- Lo que se puede utilizar potencialmente
IA basada en reglas
- Simplificación de la decisión
Machine Learning
- Clasificación
- Agrupamiento
- Neural Networks
- Tipos de Neural Networks
- Presentación de ejemplos de trabajo y discusión
Deep Learning
- Vocabulario básico
- Cuándo usar Deep Learning, cuándo no usar
- Estimación de recursos computacionales y costos
- Antecedentes teóricos muy breves de Deep Neural Networks
Deep Learning en la práctica (principalmente usando TensorFlow)
- Preparación de datos
- Elección de la función de pérdida
- Elección del tipo adecuado en la red neuronal
- Precisión frente a velocidad y recursos
- Entrenamiento de la red neuronal
- Medición de la eficiencia y el error
Ejemplo de uso
- Detección de anomalías
- Reconocimiento de imágenes
- ADAS
Requerimientos
Los participantes deben tener experiencia en programación (cualquier lenguaje) y formación en ingeniería, pero no están obligados a escribir ningún código durante el curso.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos y desafíos de la fusión de datos de múltiples sensores.
- Implementar algoritmos de fusión de sensores para la navegación autónoma en tiempo real.
- Integrar datos de LiDAR, cámaras y RADAR para mejorar la percepción.
- Analizar y evaluar el rendimiento del sistema de fusión en diversas condiciones.
- Desarrollar soluciones prácticas para la reducción de ruido de sensores y la alineación de datos.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los diferentes tipos de sensores utilizados en vehículos autónomos.
- Analizar los datos de los sensores para la percepción y la toma de decisiones del vehículo en tiempo real.
- Implementar técnicas de fusión de sensores para mejorar la precisión y la seguridad del vehículo.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales de la comunicación V2X.
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- Implementar protocolos V2X como DSRC y C-V2X.
- Desarrollar simulaciones para entornos de vehículos conectados.
- Abordar los desafíos de ciberseguridad y privacidad en las redes V2X.