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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