Prototipado rápido práctico para robótica con ROS 2 y Docker

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. A través de herramientas modernas como ROS 2, TensorFlow e OpenCV, los ingenieros ahora pueden 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 marcos de trabajo de código abierto actuales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Utilizar Python y ROS 2 para construir y simular comportamientos robóticos.
• Implementar Filtros de Kalman y Filtros de Partículas para localización y seguimiento.
• Aplicar técnicas de visión por computadora usando OpenCV para la percepción y detección de objetos.
• Utilizar 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 coordinarlo.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y preparar 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

• Conferencia interactiva y discusión.
• Práctica intensiva con herramientas de ROS 2 y entornos de simulación.
• Implementación en laboratorio y pruebas en robots virtuales o físicos.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar pipelines de visión artificial utilizando OpenCV.
• Integrar modelos de aprendizaje profundo para la detección y el 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 artificial en plataformas integradas y robóticas.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusiones.
• Práctica práctica utilizando OpenCV y TensorFlow.
• Implementación en laboratorio simulado o con sistemas robóticos físicos.

Opciones de personalización del curso

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

Un bot o chatbot es como un asistente informático que se utiliza para automatizar las interacciones del usuario en diversas plataformas de mensajería y agilizar la resolución de tareas sin necesidad de que el usuario hable con otra persona.

En esta formación práctica dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a iniciar el desarrollo de un bot mediante la creación de chatbots de ejemplo utilizando herramientas y marcos de trabajo para el desarrollo de bots.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los distintos usos y aplicaciones de los bots
• Entender el proceso completo de desarrollo de bots
• Explorar las diversas herramientas y plataformas utilizadas en la construcción de bots
• Construir un chatbot de ejemplo para Facebook Messenger
• Construir un chatbot de ejemplo utilizando Microsoft Bot Framework

Público objetivo

• Desarrolladores interesados en crear su propio bot

Formato del curso

• Parte expositiva, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva manual

El 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, al tiempo que aumenta la autonomía y la privacidad en los sistemas robóticos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores de sistemas embebidos e ingenieros de robótica de nivel intermedio que desean implementar técnicas de inferencia y optimización de aprendizaje automático directamente en hardware robótico, utilizando TinyML y marcos de Edge AI.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y Edge AI para robótica.
• Convertir e implementar modelos de IA para inferencia en el dispositivo.
• Optimizar modelos en términos de 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

• Clase interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos utilizando herramientas de TinyML y Edge AI.
• Ejercicios prácticos en plataformas de hardware embebido y robótico.

Opciones de Personalización del Curso

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Uruguay (en línea o presencial), está dirigida a participantes de nivel intermedio que deseen explorar el papel de los robots colaborativos (cobots) y otros sistemas de IA centrados en el ser humano en entornos laborales modernos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la IA Física Centrada en el Humano y sus aplicaciones.
• Explorar el papel de los robots colaborativos en el aumento de la productividad laboral.
• Identificar y abordar los desafíos en las interacciones humano-máquina.
• Diseñar flujos de trabajo que optimicen la colaboración entre personas y sistemas dirigidos por IA.
• Fomentar una cultura de innovación y adaptabilidad en entornos laborales con IA integrada.

La interacción humano-robot (HRI) mediante voz, gestos y control colaborativo es un curso práctico diseñado para introducir a los participantes en el diseño e implementación de interfaces intuitivas para la comunicación entre humanos y robots. Esta formación combina teoría, principios de diseño y práctica de programación para construir sistemas de interacción naturales y responsivos utilizando técnicas de voz, gestos y control compartido. Los participantes aprenderán a integrar módulos de percepción, desarrollar sistemas de entrada multimodal y diseñar robots que colaboren de forma segura con los seres humanos.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (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 formación, los participantes podrán:

• Comprender las bases y los 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 ordenador.
• Diseñar sistemas de control colaborativo para una autonomía segura y compartida.
• Evaluar los sistemas de HRI en función de la usabilidad, la seguridad y los factores humanos.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y demostraciones.
• Ejercicios prácticos de codificación y diseño.
• Experimentación práctica en entornos robóticos simulados o reales.

Opciones de personalización del curso

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

La formación «Automatización con Robótica Industrial: Integración ROS-PLC y Gemelos Digitales» es un curso práctico centrado en unir la automatización industrial con los frameworks modernos de robótica. Los participantes aprenderán a integrar sistemas robóticos basados en ROS con PLCs para lograr operaciones sincronizadas y explorar entornos de gemelos digitales para simular, monitorear y optimizar los procesos productivos. La formación enfatiza la interoperabilidad, el control en tiempo real y el análisis predictivo mediante réplicas digitales de los sistemas físicos.

Esta capacitación guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean desarrollar habilidades prácticas para conectar robots controlados por ROS con entornos PLC e implementar gemelos digitales para la optimización de la automatización y la fabricación.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• 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

• Clases interactivas y recorridos por la arquitectura del sistema.
• Ejercicios prácticos que integran sistemas ROS y PLC.
• Implementación de proyectos de simulación y gemelos digitales.

Opciones de Personalización del Curso

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (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 serán capaces de:

• 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 formación avanzado que explora el diseño, la coordinación y el control de equipos robóticos inspirados en comportamientos de enjambres biológicos. Los participantes aprenderán a 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 estudiantes 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 formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y dinámicas 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, enjambre (flocking) y cobertura.
• Aplicar técnicas basadas en enjambres a escenarios del mundo real y problemas de optimización.

Formato del Curso

• Conferencias avanzadas con profundización algorítmica.
• Codificación práctica y simulación en ROS 2 y Gazebo.
• Proyecto colaborativo que aplica principios de inteligencia de enjambre.

Opciones de Personalización del Curso

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Uruguay (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de robótica y investigadores en IA de nivel avanzado que deseen 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 podrán:

• Implementar la detección multimodal 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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que desean mejorar sus habilidades en el diseño, programación y despliegue de sistemas robóticos inteligentes para la automatización y más allá.

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

• Comprender los principios de la IA física y sus aplicaciones en robótica y automatización.
• Diseñar y programar sistemas robóticos inteligentes para entornos dinámicos.
• Implementar modelos de IA para la toma de decisiones autónoma en robots.
• Aprovechar herramientas de simulación para las pruebas y la optimización robóticas.
• Abordar desafíos como la fusión de sensores, el procesamiento en tiempo real y la eficiencia energética.

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, RL permite a los sistemas autónomos desarrollar capacidades adaptativas de control y toma de decisiones a través de la experiencia y la retroalimentación.

Esta formación impartida por un instructor (online 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 prueba y error.
• Optimizar el rendimiento del entrenamiento utilizando frameworks de aprendizaje profundo como PyTorch.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Implementación práctica utilizando Python, PyTorch y OpenAI Gym.
• Ejercicios prácticos en entornos robóticos simulados o físicos.

Opciones de Personalización del Curso

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

Manipulación y Agarre de Robot 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 la agarre diestro en sistemas robóticos. A través de teoría, simulación y ejercicios prácticos de programación, 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 impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen aplicar métodos de aprendizaje profundo para habilitar una manipulación robótica inteligente, adaptable y precisa.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 y análisis profundos de algoritmos.
• Ejercicios prácticos de programación y simulación.
• Implementación y prueba basada en proyectos.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

La Robótica Inteligente consiste en integrar la inteligencia artificial en sistemas robóticos para mejorar la percepción, la toma de decisiones y el control autónomo.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica de nivel avanzado, integradores de sistemas y líderes de automatización que deseen implementar percepción, planificación y control basados en IA en entornos de manufactura inteligente.

Al finalizar 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 movimientos para robots colaborativos e industriales.
• Desplegar estrategias de control basadas en aprendizaje para la toma de decisiones en tiempo real.
• Integrar sistemas robóticos inteligentes en los flujos de trabajo de fábricas inteligentes.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

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