TinyML para Sistemas Autónomos y Robótica

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 forma autónoma. A través de herramientas modernas como ROS 2, TensorFlow y OpenCV, los ingenieros pueden diseñar robots que naveguen, planifiquen e interactúen con entornos del mundo real de manera inteligente.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio que desean 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 serán capaces de:

• 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 computador usando OpenCV para percepción y detección de objetos.
• Utilizar TensorFlow para la predicción de movimiento 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

• Lección 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 organizarla.

ROS 2 (Robot Operating System 2) es un marco de trabajo 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 navegación autónoma y SLAM (Localización y Mapeo Simultáneos) utilizando ROS 2.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y establecer 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

• Clase interactiva y discusión.
• Práctica manual utilizando herramientas de ROS 2 y entornos de simulación.
• Implementación y prueba en vivo de laboratorios en robots virtuales o físicos.

Opciones de personalización del curso

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

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Práctica hands-on utilizando OpenCV y TensorFlow.
• Implementación en laboratorio en vivo en sistemas robóticos simulados o físicos.

Opciones de Personalización del Curso

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

Un bot o chatbot es como un asistente informático utilizado para automatizar las interacciones del usuario en diversas plataformas de mensajería y realizar tareas con mayor rapidez, sin necesidad de que los usuarios hablen con otro ser humano.

En esta formación dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a iniciarse en el desarrollo de bots al guiarse a través de la creación de chatbots de ejemplo utilizando herramientas y marcos de trabajo para el desarrollo de bots.

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

• Comprender los diferentes usos y aplicaciones de los bots
• Comprender el proceso completo de desarrollo de bots
• Explorar las distintas 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 lección, parte discusión, ejercicios y mucha práctica intensiva con manos a la obra

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Práctica manual utilizando cadenas de herramientas de TinyML e IA en el borde.
• Ejercicios prácticos en plataformas de hardware embebido y robótico.

Opciones de personalización del curso

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

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (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 los lugares de trabajo modernos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la IA Física Centrada en el Humano y sus aplicaciones.
• Explorar el papel de los robots colaborativos en la mejora de 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 seres humanos y sistemas impulsados por IA.
• Promover una cultura de innovación y adaptabilidad en entornos laborales integrados con IA.

Interacción Humano-Robot (HRI): 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. La formación combina teoría, principios de diseño y práctica de programación para construir sistemas de interacción naturales y receptivos mediante el uso de 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 humanos.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o en las instalaciones) está dirigida a participantes de nivel principiante a 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 serán capaces de:

• Comprender los fundamentos y principios de diseño de la interacción humano-robot.
• Desarrollar mecanismos de control y respuesta basados en la 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 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 de simulación o con robots reales.

Opciones de personalización del curso

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

Automatización de Robótica Industrial: Integración ROS-PLC y Gemelos Digitales es un curso práctico diseñado para unir la automatización industrial con marcos de trabajo robóticos modernos. Los participantes aprenderán a integrar sistemas robóticos basados en ROS con PLCs para realizar operaciones sincronizadas, además de explorar entornos de gemelos digitales para simular, monitorear y optimizar los procesos de producción. El curso hace hincapié en la interoperabilidad, el control en tiempo real y el análisis predictivo mediante réplicas digitales de sistemas físicos.

Este entrenamiento en vivo, impartido por instructores (en línea o presencial), está dirigido a profesionales de nivel intermedio que desean desarrollar habilidades prácticas para conectar robots controlados por ROS con entornos PLC e implementar gemelos digitales para optimizar la automatización y la manufactura.

Al finalizar este entrenamiento, 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 del sistema.
• Ejercicios prácticos de integración entre 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 coordinarla.

Esta formación en vivo con instructor en Venezuela (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 redes neuronales y diferentes métodos de aprendizaje.
• Seleccionar enfoques de inteligencia artificial de manera efectiva para problemas de la vida real.
• Implementar aplicaciones de IA en ingeniería mecatrónica.

Sistemas Multi-Robot y Inteligencia de Enjambre es un curso de formación avanzada que explora el diseño, la coordinación y el control de equipos robóticos inspirados en los comportamientos de enjambre biológicos. Los participantes aprenderán cómo modelar interacciones, implementar la 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, así como exploración autónoma.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 (flocking) 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 los principios de la inteligencia de enjambre.

Opciones de Personalización del Curso

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica y expertos 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, escuchar y tocar.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar sensado multimodal en sistemas robóticos.
• Desarrollar algoritmos de IA para la fusión de sensores y la toma de decisiones.
• Crear robots capaces de 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 Venezuela (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 automatización y más allá.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 autónomas en robots.
• Aprovechar herramientas de simulación para pruebas y optimización robótica.
• Abordar desafíos como la fusión de sensores, el procesamiento en tiempo real y la eficiencia energética.

El curso Prototipado rápido práctico para robótica con ROS 2 y Docker es una formación práctica orientada a ayudar a los desarrolladores a construir, probar e implementar aplicaciones robóticas de forma eficiente. Los participantes aprenderán cómo contenerizar entornos de robótica, integrar paquetes de ROS 2 y prototipar sistemas robóticos modulares mediante el uso de Docker para garantizar reproducibilidad y escalabilidad. La formación hace hincapié 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 e intermedio que deseen acelerar sus flujos de trabajo de desarrollo robótico utilizando ROS 2 y Docker.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo con 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 de su implementación en hardware.
• Colaborar de manera efectiva mediante proyectos robóticos contenerizados.
• Aplicar conceptos de integración y despliegue continuos en las tuberías (pipelines) de desarrollo robótico.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y demostraciones.
• Ejercicios prácticos con entornos ROS 2 y Docker.
• Mini-proyectos centrados en aplicaciones robásticas reales.

Opciones de personalización del curso

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

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

Esta formación práctica impartida por 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 podrán:

• 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

• Lección interactiva y discusión.
• Implementación práctica con 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 organizarlo.

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 capacitación en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros de robótica de nivel avanzado, integradores de sistemas y líderes de automatización que deseen implementar percepción, planificación y control impulsados por IA en entornos de fabricación inteligente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• 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 fábricas inteligentes.

Formato del Curso

• Lecciones interactivas y discusión grupal.
• Muchas ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

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