Inteligencia física para robótica y automatización

La Inteligencia Artificial (IA) para Robótica combina el aprendizaje automático, los sistemas de control y la fusión de sensores para crear máquinas inteligentes capaces de percibir, razonar y actuar de manera autónoma. Gracias a herramientas modernas como ROS 2, TensorFlow y OpenCV, los ingenieros pueden ahora diseñar robots que naveguen, planifiquen e interactúen con entornos del mundo real de forma inteligente.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (online o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio que deseen desarrollar, entrenar y desplegar sistemas robóticos impulsados por IA utilizando tecnologías y frameworks actuales de código abierto.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Utilizar Python y ROS 2 para construir y simular comportamientos robóticos.
• Implementar filtros de Kalman y filtros de partículas para la localización y el seguimiento.
• Aplicar técnicas de visión por computadora utilizando OpenCV para la percepción y la detección de objetos.
• Emplear TensorFlow para la predicción de movimientos y el control basado en aprendizaje.
• Integrar SLAM (Localización y Mapeo Simultáneos) para la navegación autónoma.
• Desarrollar modelos de aprendizaje por refuerzo para mejorar la toma de decisiones robóticas.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Implementación práctica utilizando ROS 2 y Python.
• Ejercicios prácticos con entornos robóticos simulados y reales.

Opciones de Personalización del Curso

Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

ROS 2 (Robot Operating System 2) es un marco de código abierto diseñado para apoyar el desarrollo de aplicaciones robóticas complejas y escalables.

Esta formación práctica impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y desarrolladores de robótica de nivel intermedio que desean implementar navegación autónoma y SLAM (Localización y Mapeo Simultáneos) utilizando ROS 2.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar ROS 2 para aplicaciones de navegación autónoma.
• Implementar algoritmos SLAM para mapeo y localización.
• Integrar sensores como LiDAR y cámaras con ROS 2.
• Simular y probar la navegación autónoma en Gazebo.
• Desplegar pilas de navegación en robots físicos.

Formato del curso

• Conferencias y discusiones interactivas.
• Práctica con herramientas y entornos de simulación de ROS 2.
• Implementación y pruebas en laboratorios virtuales o sobre robots físicos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizarlo.

OpenCV es una biblioteca de visión por computador de código abierto que permite el procesamiento de imágenes en tiempo real, mientras que los marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow proporcionan las herramientas necesarias para la percepción inteligente y la toma de decisiones en sistemas robóticos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica de nivel intermedio, expertos en visión por computador e ingenieros de aprendizaje automático que deseen aplicar técnicas de visión por computador y aprendizaje profundo para la percepción y autonomía robóticas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar flujos de trabajo de visión por computador utilizando OpenCV.
• Integrar modelos de aprendizaje profundo para la detección y reconocimiento de objetos.
• Utilizar datos basados en la visión para el control y la navegación robóticos.
• Combinar algoritmos clásicos de visión con redes neuronales profundas.
• Desplegar sistemas de visión por computador en plataformas integradas y robóticas.

Formato del curso

• Lección interactiva y discusión.
• Práctica manual con OpenCV y TensorFlow.
• Implementación en un laboratorio en vivo sobre sistemas robóticos simulados o físicos.

Opciones de personalización del curso

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Un bot o chatbot es como un asistente informático que se utiliza para automatizar las interacciones de los usuarios en diversas plataformas de mensajería y realizar tareas más rápido sin necesidad de que los usuarios hablen con otra persona.

En esta formación en vivo con instrucción directa, los participantes aprenderán cómo comenzar a desarrollar un bot mientras pasan por la creación de chatsbots de ejemplo utilizando herramientas y marcos de desarrollo de bots.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los diferentes usos y aplicaciones de los bots
• Comprender el proceso completo para desarrollar bots
• Explorar las distintas herramientas y plataformas utilizadas para construir bots
• Construir un chatbot de ejemplo para Facebook Messenger
• Construir un chatbot de ejemplo usando Microsoft Bot Framework

Audiencia Objetivo

• Desarrolladores interesados en crear su propio bot

Formato del curso

• Parcialmente conferencias, parcialmente discusiones, ejercicios y práctica intensiva con las manos

Edge AI permite que los modelos de inteligencia artificial se ejecuten directamente en dispositivos integrados o con recursos limitados, reduciendo la latencia y el consumo de energía mientras aumenta la autonomía y la privacidad en los sistemas robóticos.

Esta capacitación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio en sistemas integrados e ingenieros en robótica que deseen implementar técnicas de inferencia y optimización de aprendizaje automático directamente en el hardware robotizado utilizando marcos de TinyML y Edge AI.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TinyML y Edge AI para robótica.
• Convertir e implementar modelos de IA para inferencia en el dispositivo.
• Optimizar modelos para velocidad, tamaño y eficiencia energética.
• Integrar sistemas de Edge AI en arquitecturas de control robótico.
• Evaluar el rendimiento y la precisión en escenarios del mundo real.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Práctica hands-on utilizando cadenas de herramientas de TinyML y Edge AI.
• Ejercicios prácticos en plataformas de hardware integradas y robóticas.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Peru (en línea o in situ) está dirigida a participantes de nivel intermedio que desean explorar el papel de los robots colaborativos (cobots) y otros sistemas de IA centrados en las personas en los entornos laborales modernos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la IA física centrada en las personas y sus aplicaciones.
• Explorar el papel de los robots colaborativos para mejorar la productividad en el lugar de trabajo.
• Identificar y abordar los desafíos en las interacciones entre humanos y máquinas.
• Diseñar flujos de trabajo que optimicen la colaboración entre humanos y sistemas impulsados por IA.
• Promover una cultura de innovación y adaptabilidad en entornos laborales integrados con IA.

La formación «Interacción Humano-Robot (HRI): Voz, Gestos y Control Colaborativo» es un curso práctico diseñado para familiarizar a los participantes con el diseño e implementación de interfaces intuitivas para la comunicación entre humanos y robots. Esta capacitación combina teoría, principios de diseño y práctica de programación para construir sistemas de interacción naturales y responsivos mediante técnicas de voz, gestos y control compartido. Los participantes aprenderán cómo integrar módulos de percepción, desarrollar sistemas de entrada multimodal y diseñar robots que colaboren de forma segura con los humanos.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a participantes de nivel principiante e intermedio que deseen diseñar e implementar sistemas de interacción humano-robot que mejoren la usabilidad, la seguridad y la experiencia del usuario.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos y principios de diseño de la interacción humano-robot.
• Desarrollar mecanismos de control y respuesta basados en voz para robots.
• Implementar el reconocimiento de gestos utilizando técnicas de visión por computadora.
• Diseñar sistemas de control colaborativo para una autonomía segura y compartida.
• Evaluar los sistemas HRI según su usabilidad, seguridad y factores humanos.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y demostraciones.
• Ejercicios prácticos de programación y diseño.
• Experimentos prácticos en entornos de simulación o con robots reales.

Opciones de personalización del curso

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Automatización con Robótica Industrial: Integración ROS-PLC y Gemelos Digitales es un curso práctico centrado en conectar la automatización industrial con los frameworks modernos de robótica. Los participantes aprenderán a integrar sistemas robóticos basados en ROS con PLCs para operaciones sincronizadas y explorarán entornos de gemelo digital para simular, monitorear y optimizar procesos de producción. El curso enfatiza la interoperabilidad, el control en tiempo real y el análisis predictivo utilizando réplicas digitales de sistemas físicos.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas para conectar robots controlados por ROS con entornos PLC e implementar gemelos digitales para la optimización de la automatización y la manufactura.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los protocolos de comunicación entre sistemas ROS y PLC.
• Implementar el intercambio de datos en tiempo real entre robots y controladores industriales.
• Desarrollar gemelos digitales para monitoreo, pruebas y simulación de procesos.
• Integrar sensores, actuadores y manipuladores robóticos dentro de flujos de trabajo industriales.
• Diseñar y validar sistemas de automatización industrial utilizando entornos de simulación híbrida.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y recorridos por la arquitectura.
• Ejercicios prácticos de integración de sistemas ROS y PLC.
• Implementación de proyectos de simulación y gemelo digital.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.

Esta formación en vivo con instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean aprender sobre la aplicabilidad de la inteligencia artificial en sistemas mecatrónicos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Obtener una visión general de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la inteligencia computacional.
• Comprender los conceptos de las redes neuronales y los diferentes métodos de aprendizaje.
• Elegir enfoques de inteligencia artificial de manera efectiva para problemas de la vida real.
• Implementar aplicaciones de IA en la ingeniería mecatrónica.

Sistemas Multi-Robot e Inteligencia de Enjambre es un curso de capacitación avanzado que explora el diseño, la coordinación y el control de equipos robóticos inspirados en comportamientos de enjambre biológicos. Los participantes aprenderán cómo modelar interacciones, implementar toma de decisiones distribuida y optimizar la colaboración entre múltiples agentes. El curso combina teoría con simulaciones prácticas para preparar a los aprendices para aplicaciones en logística, defensa, búsqueda y rescate, y exploración autónoma.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen diseñar, simular e implementar sistemas multi-robot y basados en enjambres utilizando marcos de trabajo y algoritmos de código abierto.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y la dinámica de la inteligencia de enjambre y la robótica cooperativa.
• Diseñar estrategias de comunicación y coordinación para sistemas multi-robot.
• Implementar algoritmos de toma de decisiones distribuida y consenso.
• Simular comportamientos colectivos como control de formación, bandada y cobertura.
• Aplicar técnicas basadas en enjambres a escenarios del mundo real y problemas de optimización.

Formato del Curso

• Conferencias avanzadas con análisis detallado de algoritmos.
• Programación práctica y simulaciones en ROS 2 y Gazebo.
• Proyecto colaborativo que aplica principios de inteligencia de enjambre.

Opciones de Personalización del Curso

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Esta formación en vivo impartida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica y pesquisadores de IA de nivel avanzado que desean utilizar la IA multimodal para integrar diversos datos sensoriales y crear robots más autónomos y eficientes, capaces de ver, oír y tocar.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar sensores multimodales en sistemas robóticos.
• Desarrollar algoritmos de IA para la fusión de sensores y la toma de decisiones.
• Crear robots que puedan realizar tareas complejas en entornos dinámicos.
• Abordar desafíos en el procesamiento de datos en tiempo real y la actuación.

Prototipado rápido práctico para robótica con ROS 2 y Docker es un curso práctico diseñado para ayudar a los desarrolladores a construir, probar e implementar aplicaciones de robótica de manera eficiente. Los participantes aprenderán cómo contenerizar entornos de robótica, integrar paquetes de ROS 2 y prototipar sistemas modulares de robótica utilizando Docker para garantizar reproducibilidad y escalabilidad. El curso hace énfasis en la agilidad, el control de versiones y las prácticas de colaboración adecuadas para equipos de desarrollo e innovación en etapas tempranas.

Esta capacitación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel principiante a intermedio que deseen acelerar los flujos de trabajo de desarrollo de robótica utilizando ROS 2 y Docker.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo de ROS 2 dentro de contenedores Docker.
• Desarrollar y probar prototipos robóticos en configuraciones modulares y reproducibles.
• Utilizar herramientas de simulación para validar el comportamiento del sistema antes del despliegue en hardware.
• Colaborar eficazmente mediante proyectos de robótica contenerizados.
• Aplicar conceptos de integración y despliegue continuo en pipelines de robótica.

Formato del curso

• Charlas interactivas y demostraciones.
• Ejercicios prácticos con entornos de ROS 2 y Docker.
• Mini-proyectos centrados en aplicaciones robóticas del mundo real.

Opciones de personalización del curso

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El aprendizaje por refuerzo (RL) es un paradigma de aprendizaje automático en el que los agentes aprenden a tomar decisiones interactuando con un entorno. En robótica, el RL permite que los sistemas autónomos desarrollen capacidades de control y toma de decisiones adaptativas a través de la experiencia y la retroalimentación.

Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático de nivel avanzado, investigadores en robótica y desarrolladores que deseen diseñar, implementar y desplegar algoritmos de aprendizaje por refuerzo en aplicaciones robóticas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y las matemáticas del aprendizaje por refuerzo.
• Implementar algoritmos de RL como Q-learning, DDPG y PPO.
• Integrar RL con entornos de simulación robótica utilizando OpenAI Gym y ROS 2.
• Entrenar robots para realizar tareas complejas de forma autónoma mediante ensayo y error.
• Optimizar el rendimiento del entrenamiento utilizando marcos de aprendizaje profundo como PyTorch.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusión.
• Implementación práctica utilizando Python, PyTorch y OpenAI Gym.
• Ejercicios prácticos en entornos robóticos simulados o físicos.

Opciones de personalización del curso

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Manipulación y Agarre de Robots con Aprendizaje Profundo es un curso avanzado que conecta el control robótico con técnicas modernas de aprendizaje automático. Los participantes explorarán cómo el aprendizaje profundo puede mejorar la percepción, la planificación del movimiento y el agarre diestro en sistemas robóticos. A través de teoría, simulación y ejercicios prácticos de codificación, el curso guía a los estudiantes desde el control basado en percepción hasta el aprendizaje de políticas de extremo a extremo para tareas de manipulación.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean aplicar métodos de aprendizaje profundo para habilitar una manipulación robótica inteligente, adaptable y precisa.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Desarrollar modelos de percepción para el reconocimiento de objetos y la estimación de pose.
• Entrenar redes neuronales para la detección de agarres y la planificación del movimiento.
• Integrar módulos de aprendizaje profundo con controladores robóticos utilizando ROS 2.
• Simular y evaluar estrategias de agarre y manipulación en entornos virtuales.
• Desplegar y optimizar los modelos aprendidos en brazos robóticos reales o simulados.

Formato del Curso

• Conferencia dirigida por expertos e inmersión profunda en algoritmos.
• Ejercicios prácticos de codificación y simulación.
• Implementación y pruebas basadas en proyectos.

Opciones de Personalización del Curso

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La robótica inteligente es la integración de inteligencia artificial en sistemas robóticos para mejorar la percepción, la toma de decisiones y el control autónomo.

Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de robótica de nivel avanzado, integradores de sistemas y líderes de automatización que desean implementar percepción, planificación y control impulsados por IA en entornos de manufactura inteligente.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender y aplicar técnicas de IA para la percepción robótica y la fusión de sensores.
• Desarrollar algoritmos de planificación de movimiento para robots colaborativos e industriales.
• Implementar estrategias de control basadas en aprendizaje para la toma de decisiones en tiempo real.
• Integrar sistemas robóticos inteligentes en los flujos de trabajo de las fábricas inteligentes.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

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