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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 periféricos

  • Inferencia de IA en NVIDIA Jetson y otros hardware periféricos
  • 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 unidades de medición inercial (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 evitación de obstáculos
  • Optimización de la latencia en sistemas de IA en tiempo real

Integración de la 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 en enjambre y multirobot

Optimización de la IA para sistemas robóticos de bajo consumo

  • Arquitecturas eficientes de redes neuronales para robótica
  • Reducción del consumo de energía en robots impulsados por IA
  • Despliegue de IA en plataformas robóticas con alimentación a batería

Aplicaciones del mundo real y tendencias futuras

  • Drones autónomos y robots industriales
  • Asistentes robóticos potenciados por IA
  • Avances futuros en IA en el borde para robótica

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los modelos de IA y aprendizaje automático
  • Experiencia con sistemas embebidos o robótica
  • Conocimientos básicos de computación en tiempo real

Audiencia objetivo

  • Ingenieros de robótica
  • Desarrolladores de IA
  • Especialistas en automatización
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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