Programa del Curso

Introducción a Avanzado Physical AI

  • Visión general de los conceptos avanzados Physical AI
  • Desarrollos y tendencias recientes en sistemas autónomos
  • Desafíos clave en el diseño de sistemas autónomos

Diseño avanzado de sistemas

  • Diseño mecánico y eléctrico para sistemas complejos
  • Integración de sensores y actuadores avanzados
  • Gestión energética y sostenibilidad

Algoritmos de IA para la autonomía

  • Aprendizaje profundo para la percepción y la planificación
  • Aprendizaje por refuerzo para el control adaptativo
  • Optimización de pipelines de IA para la toma de decisiones en tiempo real

Procesamiento e integración de datos en tiempo real

  • Técnicas avanzadas de fusión de sensores
  • Procesamiento de datos en tiempo real para entornos dinámicos
  • Estrategias avanzadas de navegación y evitación de obstáculos

Simulación y validación

  • Uso avanzado de entornos de simulación
  • Modelado y prueba de escenarios complejos
  • Validación del sistema y optimización del rendimiento

Estrategias de automatización e implementación

  • Programming Flujos de trabajo avanzados para la automatización
  • Garantizar la fiabilidad y la seguridad en las implementaciones autónomas
  • Scala Capacidad y mantenimiento de sistemas autónomos

Explorando las tendencias y los desafíos futuros

  • Avances en la interacción y colaboración humano-robot
  • Consideraciones éticas en los sistemas autónomos
  • El futuro de Physical AI en diversas industrias

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Sólida comprensión de los conceptos de IA y aprendizaje automático
  • Competencia en diseño y control de sistemas robóticos
  • Experiencia con lenguajes de programación como Python o C++

Audiencia

  • Investigadores de IA
  • Robotics Expertos
  • Ingenieros de software
 21 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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