Inteligencia Artificial en Automoción
Este curso abarca la IA (con énfasis en el Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo) en la industria automotriz. Ayuda a determinar qué tecnología puede (potencialmente) utilizarse en múltiples situaciones dentro de un automóvil: desde automatización básica y reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónomas.
Temario del curso
Estado actual de la tecnología
- ¿Qué se utiliza actualmente?
- ¿Qué podría utilizarse potencialmente?
IA basada en reglas
- Simplificación de la toma de decisiones
Aprendizaje Automático
- Clasificación
- Agrupamiento
- Redes Neuronales
- Tipos de Redes Neuronales
- Presentación de ejemplos funcionales y discusión
Aprendizaje Profundo
- Vocabulario básico
- Cuándo utilizar el Aprendizaje Profundo y cuándo no
- Estimación de recursos computacionales y costos
- Resumen breve de los fundamentos teóricos de las Redes Neuronales Profundas
Aprendizaje Profundo en la práctica (principalmente usando TensorFlow)
- Preparación de los datos
- Selección de la función de pérdida
- Selección del tipo apropiado de red neuronal
- Compensación entre precisión, velocidad y recursos
- Entrenamiento de la red neuronal
- Medición de la eficiencia y el error
Usos de ejemplo
- Detección de anomalías
- Reconocimiento de imágenes
- ADAS
Requerimientos
Los participantes deben tener experiencia en programación (cualquier lenguaje) y formación en ingeniería, pero no se les requerirá escribir código durante el curso.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Comprender los fundamentos y los desafíos de la fusión de datos multisensor.
- Implementar algoritmos de fusión de sensores para la navegación autónoma en tiempo real.
- Integrar datos provenientes de LiDAR, cámaras y RADAR para mejorar la percepción.
- Analizar y evaluar el rendimiento del sistema de fusión bajo diversas condiciones.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los diferentes tipos de sensores utilizados en vehículos autónomos.
- Analizar los datos de los sensores para la percepción del vehículo en tiempo real y la toma de decisiones.
- Implementar técnicas de fusión de sensores para mejorar la precisión y seguridad del vehículo.
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Comunicación de vehículo a todo (V2X) para coches autónomos
21 HorasEsta formación en vivo dirigida por instructores en Peru (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de redes y desarrolladores de IoT automotriz de nivel intermedio que desean comprender e implementar tecnologías de comunicación V2X para vehículos autónomos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los conceptos fundamentales de la comunicación V2X.
- Analizar los modelos de comunicación V2V, V2I, V2P y V2N.
- Implementar protocolos V2X como DSRC y C-V2X.
- Desarrollar simulaciones para entornos de vehículos conectados.
- Abordar los desafíos de ciberseguridad y privacidad en redes V2X.