Programa del Curso

Introducción a Edge AI en Robotics

  • ¿Qué es Edge AI?
  • Por qué Edge AI es esencial para la robótica
  • Desafíos de la IA en tiempo real en sistemas autónomos

Implementación de modelos de IA en dispositivos Edge

  • Inferencia de IA en NVIDIA Jetson y otro hardware de borde
  • Usando TensorFlow Lite y ONNX para la implementación en el borde
  • 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 e IMU
  • Edge AI para detección y seguimiento de objetos

Toma de decisiones y control en Robotics

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

Integrando IA con ROS (Sistema Operativo Robot)

  • Descripción general de ROS y su ecosistema
  • Ejecución de modelos de percepción basados en IA en ROS
  • Edge AI en aplicaciones de robótica de varios robots y robótica de enjambre

Optimizando la IA para sistemas robóticos de bajo consumo

  • Arquitecturas de redes neuronales eficientes para robótica
  • Reducir el consumo de energía en robots impulsados por IA
  • Implementar IA en plataformas robóticas alimentadas por batería

Aplicaciones del mundo real y tendencias futuras

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
  • Experiencia con sistemas integrados o robótica
  • Conocimientos básicos de informática en tiempo real

Audiencia

  • Robotics ingenieros
  • Desarrolladores de IA
  • Especialistas en automatización
 21 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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