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Temario del curso

Introducción a Edge AI en Robótica

  • ¿Qué es Edge AI?
  • Por qué Edge AI 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 otro hardware periférico.
  • Uso de TensorFlow Lite y ONNX para el despliegue en dispositivos periféricos.
  • 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).
  • Edge AI para la detección y seguimiento de objetos.

Toma de Decisiones y Control en Robótica

  • Aprendizaje por refuerzo para comportamientos autónomos.
  • Planificación de rutas y evasión de obstáculos.
  • Optimización de latencia en sistemas de IA en tiempo real.

Integración de IA con ROS (Robot Operating System)

  • Descripción general de ROS y su ecosistema.
  • Ejecución de modelos de percepción basados en IA en ROS.
  • Edge AI en aplicaciones multi-robot y robótica en enjambre (swarm).

Optimización de la IA para Sistemas Robóticos de Bajo Consumo

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

Aplicaciones en el Mundo Real y Tendencias Futuras

  • Drones autónomos y robots industriales.
  • Asistentes robóticos potenciados por IA.
  • Avances futuros en Edge AI para la robótica.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de 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 inteligencia artificial.
  • Especialistas en automatización.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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