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Duración 21 horas
Temario del curso
Fundamentos de TinyML para robótica
- Capacidades y limitaciones clave de TinyML
- Papel de la IA de borde en sistemas autónomos
- Consideraciones de hardware para robots móviles y drones
Hardware embebido e interfaces de sensores
- Microcontroladores y placas embebidas para robótica
- Integración de cámaras, IMUs y sensores de proximidad
- Gestión de presupuesto de energía y cómputo
Ingeniería de datos para percepción robótica
- Recopilación y etiquetado de datos para tareas robóticas
- Técnicas de preprocesamiento de señales e imágenes
- Estrategias de extracción de características para dispositivos con recursos limitados
Desarrollo y optimización de modelos
- Selección de arquitecturas para percepción, detección y clasificación
- Pipelines de entrenamiento para ML embebido
- Compresión de modelos, cuantización y optimización de latencia
Percepción y control en el dispositivo
- Ejecución de inferencia en microcontroladores
- Fusión de salidas de TinyML con algoritmos de control
- Seguridad y capacidad de respuesta en tiempo real
Mejoras en navegación autónoma
- Navegación ligera basada en visión
- Detección y evasión de obstáculos
- Conciencia del entorno bajo restricciones de recursos
Pruebas y validación de robots impulsados por TinyML
- Herramientas de simulación y enfoques de prueba en campo
- Métricas de rendimiento para autonomía embebida
- Depuración y mejora iterativa
Integración en plataformas de robótica
- Despliegue de TinyML dentro de pipelines basados en ROS
- Interfaz de modelos de ML con controladores de motores
- Mantenimiento de la fiabilidad ante variaciones de hardware
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de las arquitecturas de sistemas robóticos
- Experiencia en desarrollo embebido
- Conocimiento de conceptos de aprendizaje automático
Público objetivo
- Ingenieros de robótica
- Investigadores en IA
- Desarrolladores embebidos
Reseñas (2)
Suministro de los materiales (máquina virtual) para comenzar directamente con los ejercicios y explicación del núcleo de ROS2. Por qué las cosas funcionan de cierta manera.
Arjan Bakema
Curso - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Traducción Automática
su conocimiento y utilización de la IA para la robótica en el futuro.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Traducción Automática