Inteligencia Artificial en Automoción
Este curso aborda la IA (con énfasis en el Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo) en la industria automotriz. Ayuda a determinar qué tecnología podría utilizarse en múltiples situaciones dentro de un vehículo, desde la automatización básica y el reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónomas.
Temario del curso
Estado actual de la tecnología
- Lo que se utiliza actualmente
- Lo que podría utilizarse potencialmente
IA basada en reglas
- Simplificación de la toma de decisiones
Aprendizaje Automático
- Clasificación
- Clustering (agrupamiento)
- Redes Neuronales
- Tipos de Redes Neuronales
- Presentación de ejemplos prácticos y discusión
Aprendizaje Profundo
- Vocabulario básico
- Cuándo usar el Aprendizaje Profundo y cuándo no
- Estimación de recursos computacionales y costos
- Base teórica muy breve sobre las Redes Neuronales Profundas
Aprendizaje Profundo en la práctica (principalmente con TensorFlow)
- Preparación de datos
- Elegir la función de pérdida adecuada
- Seleccionar el tipo de red neuronal más apropiado
- Precisión vs. velocidad y recursos
- Entrenamiento de la red neuronal
- Medición de eficiencia y error
Usos de ejemplo
- Detección de anomalías
- Reconocimiento de imágenes
- Sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS)
Requerimientos
Los participantes deben contar con experiencia en programación (en cualquier lenguaje) y formación en ingeniería, pero no se les requiere escribir código durante el curso.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Aplicar técnicas de aprendizaje profundo para tareas de percepción avanzadas.
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- Comprender la estructura y función de los powertrains de vehículos eléctricos.
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14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales y entusiastas de nivel principiante que desean comprender los conceptos fundamentales, las tecnologías y las aplicaciones de los vehículos autónomos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los componentes clave y los principios de funcionamiento de los vehículos autónomos.
- Explorar el papel de la IA, los sensores y el procesamiento de datos en tiempo real en los sistemas de conducción automática.
- Analizar los diferentes niveles de autonomía vehicular y sus aplicaciones en el mundo real.
- Examinar los aspectos éticos, legales y regulatorios de la movilidad autónoma.
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21 HorasEsta formación en vivo, impartida por un instructor, en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a especialistas de nivel avanzado en fusión de sensores e ingenieros de inteligencia artificial que deseen desarrollar algoritmos de fusión multi-sensor y optimizar la navegación en tiempo real en sistemas autónomos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos y desafíos de la fusión de datos multi-sensor.
- Implementar algoritmos de fusión de sensores para navegación autónoma en tiempo real.
- Integrar datos de LiDAR, cámaras y RADAR para mejorar la percepción.
- Analizar y evaluar el rendimiento del sistema de fusión bajo diversas condiciones.
- Desarrollar soluciones prácticas para la reducción de ruido en sensores y la alineación de datos.
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21 HorasEsta capacitación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio, profesionales del sector automotriz y especialistas en IoT que desean comprender el papel de los sensores en los coches autónomos, abarcando tecnologías como LiDAR, radar, cámaras y técnicas de fusión de sensores.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los diferentes tipos de sensores utilizados en vehículos autónomos.
- Analizar los datos de los sensores para la percepción y la toma de decisiones en tiempo real.
- Implementar técnicas de fusión de sensores para mejorar la precisión y seguridad del vehículo.
- Optimizar la ubicación y calibración de los sensores para mejorar el rendimiento de la conducción autónoma.
Comunicación de vehículo a todo (V2X) para coches autónomos
21 HorasEsta formación en vivo, impartida por un instructor, en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de redes y desarrolladores de IoT automotriz de nivel intermedio que desean comprender e implementar tecnologías de comunicación V2X para vehículos autónomos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales de la comunicación V2X.
- Analizar los modelos de comunicación V2V, V2I, V2P y V2N.
- Implementar protocolos V2X como DSRC y C-V2X.
- Desarrollar simulaciones para entornos de vehículos conectados.
- Abordar los desafíos de ciberseguridad y privacidad en las redes V2X.