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Temario del curso
Introducción a la IA en el borde para sistemas autónomos
- Visión general de la IA en el borde y su importancia en sistemas autónomos
- Beneficios clave y desafíos de implementar IA en el borde en sistemas autónomos
- Tendencias actuales e innovaciones en IA en el borde para autonomía
- Aplicaciones del mundo real y estudios de caso
Procesamiento en tiempo real en sistemas autónomos
- Fundamentos del procesamiento de datos en tiempo real
- Modelos de IA para toma de decisiones en tiempo real
- Manejo de flujos de datos y fusión de sensores
- Ejemplos prácticos y estudios de caso
IA en el borde para vehículos autónomos
- Modelos de IA para percepción y control vehicular
- Desarrollo e implementación de soluciones de IA para navegación en tiempo real
- Integración de IA en el borde con sistemas de control del vehículo
- Estudios de caso de IA en el borde en vehículos autónomos
IA en el borde para drones
- Modelos de IA para percepción y control de vuelo de drones
- Procesamiento de datos en tiempo real y toma de decisiones en drones
- Implementación de IA en el borde para vuelo autónomo y evasión de obstáculos
- Ejemplos prácticos y estudios de caso
IA en el borde para robótica
- Modelos de IA para percepción y manipulación robótica
- Procesamiento en tiempo real y control en sistemas robóticos
- Integración de IA en el borde con arquitecturas de control robótico
- Estudios de caso de IA en el borde en robótica
Desarrollo de modelos de IA para aplicaciones autónomas
- Visión general de modelos relevantes de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
- Entrenamiento y optimización de modelos para despliegue en el borde
- Herramientas y marcos de trabajo para IA autónoma en el borde (TensorFlow Lite, ROS, etc.)
- Validación y evaluación de modelos en entornos autónomos
Despliegue de soluciones de IA en el borde en sistemas autónomos
- Pasos para desplegar modelos de IA en varios tipos de hardware periférico
- Procesamiento de datos en tiempo real e inferencia en dispositivos periféricos
- Monitoreo y gestión de modelos de IA desplegados
- Ejemplos prácticos de despliegue y estudios de caso
Consideraciones éticas y regulatorias
- Garantizar la seguridad y confiabilidad en sistemas de IA autónomos
- Abordar el sesgo y la equidad en modelos de IA autónomos
- Cumplimiento con regulaciones y estándares en sistemas autónomos
- Mejores prácticas para el despliegue responsable de IA en sistemas autónomos
Evaluación del rendimiento y optimización
- Técnicas para evaluar el rendimiento de modelos en sistemas autónomos
- Herramientas para monitoreo y depuración en tiempo real
- Estrategias para optimizar el rendimiento de modelos de IA en aplicaciones autónomas
- Abordar desafíos de latencia, confiabilidad y escalabilidad
Casos de uso innovadores y aplicaciones
- Aplicaciones avanzadas de IA en el borde en sistemas autónomos
- Análisis detallados de casos de uso en varios dominios autónomos
- Historias de éxito y lecciones aprendidas
- Tendencias futuras y oportunidades en IA en el borde para autonomía
Proyectos prácticos y ejercicios
- Desarrollo de una aplicación integral de IA en el borde para un sistema autónomo
- Proyectos y escenarios del mundo real
- Ejercicios colaborativos en grupo
- Presentaciones de proyectos y retroalimentación
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia con lenguajes de programación (se recomienda Python)
- Familiaridad con robótica, sistemas autónomos o tecnologías relacionadas
Público objetivo
- Ingenieros de robótica
- Desarrolladores de vehículos autónomos
- Investigadores de IA
14 Horas
Reseñas (1)
Podemos cubrir temas avanzados y trabajar con ejemplos de la vida real
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Curso - Advanced Edge AI Techniques
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