Aprendizaje Automático para la Robótica
Este curso introduce los métodos de aprendizaje automático en aplicaciones robóticas.
Es una visión general de los métodos existentes, las motivaciones y las principales ideas en el contexto del reconocimiento de patrones.
Después de un breve repaso teórico, los participantes realizarán ejercicios simples utilizando software de código abierto (generalmente R) u otro software popular.
Temario del curso
- Regresión
- Modelos Gráficos Probabilísticos
- Empujado (Boosting)
- Métodos de Núcleo
- Procesos Gaussianos
- Evaluación y Selección de Modelos
- Métodos de Muestreo
- Agrupamiento (Clustering)
- CRFs
- Random Forests
- IVMs
Requerimientos
Matemáticas de secundaria, conocimientos básicos de estadística
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Testimonios (1)
Siento que adquiero las habilidades clave necesarias para entender cómo se integra el ROS, y cómo estructurar proyectos en él.
Dan Goldsmith - Coventry University
Curso - ROS: Programming for Robotics
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- Comprender el enfoque de aprendizaje conjunto y cómo implementar el boosting adaptativo.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
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Opciones de Personalización del Curso
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Dron Programming con ArduPilot
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Configurar un entorno de desarrollo completo para ArduPilot.
- Configurar el firmware, middleware y las API de MAVLink para controlar UAVs.
- Utilizar la simulación SITL para probar y depurar el comportamiento del dron de forma segura.
- Extender ArduPilot con ROS2 e integrarlo con herramientas o sensores externos.
- Desarrollar lógica de vuelo autónoma y ejecutar misiones completas de UAVs.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Este entrenamiento se basa en el software de control automático de código abierto ArduPilot. Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
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- Cree modelos de aprendizaje automático de alta precisión.
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- Realice un seguimiento de fotogrametría y cree mapas detallados y modelos 3D.
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Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:
- Entender la tecnología de drones y las regulaciones relacionadas con ella.
- Desplegar drones para adquirir, procesar y analizar datos de cultivos para mejorar los métodos de agricultura y cultivo.
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Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Comprender las especificaciones técnicas y la operación del dron Evo Max 4T.
- Aplicar procedimientos de seguridad operacional en actividades aéreas.
- Cumplir con las regulaciones actuales de AAC y locales para drones.
- Implementar mejores prácticas para operaciones de dron eficientes y seguras.
- Prepararse para la certificación/licenciamiento a través de formación teórica y práctica.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Práctica hands-on con equipos de dron y simuladores.
- Ejercicios prácticos y escenarios de vuelo real.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos correspondientes.
Aprendizaje Automático para Aplicaciones Móviles usando Google's ML Kit
14 HorasEste curso de capacitación dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a desarrolladores que deseen utilizar el ML Kit de Google para construir modelos de aprendizaje automático optimizados para su procesamiento en dispositivos móviles.
Al finalizar este curso, los participantes podrán:
- Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a desarrollar funciones de aprendizaje automático para aplicaciones móviles.
- Integrar nuevas tecnologías de aprendizaje automático en las aplicaciones Android e iOS utilizando las API del ML Kit.
- Mejorar y optimizar las aplicaciones existentes utilizando el SDK de ML Kit para el procesamiento y la implementación en dispositivo.
Aprendizaje Automático con Bosque Aleatorio
14 HorasEste curso de formación dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a científicos de datos e ingenieros de software que deseen utilizar Random Forest para construir algoritmos de aprendizaje automático para conjuntos de datos grandes.
Al finalizar este curso, los participantes podrán:
- Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a construir modelos de aprendizaje automático con Random Forest.
- Comprender las ventajas de Random Forest y cómo implementarlo para resolver problemas de clasificación y regresión.
- Aprender a manejar conjuntos de datos grandes e interpretar múltiples árboles de decisión en Random Forest.
- Evaluar y optimizar el rendimiento del modelo de aprendizaje automático ajustando los hiperparámetros.
ROS: Programación para Robótica
21 HorasEn este curso dirigido por un instructor en Costa Rica, los participantes aprenderán a comenzar a usar ROS para sus proyectos de robótica mediante el uso de herramientas de visualización y simulación.
Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:
- Entender los conceptos básicos de ROS.
- Aprender a crear un proyecto básico de robótica utilizando ROS.
- Aprender a usar diferentes herramientas para la robótica, incluyendo herramientas de simulación y visualización.
ROS para Robots Móviles utilizando Python
21 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de robótica de nivel principiante a intermedio y potencialmente avanzado que deseen aprender a usar ROS para programar robots móviles usando Python.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure un entorno de desarrollo que incluya ROS, Python y una plataforma de robot móvil.
- Cree y ejecute ROS nodos, temas, servicios y acciones mediante Python.
- Utilice ROS herramientas y utilidades para supervisar y depurar ROS aplicaciones.
- Utilice ROS paquetes y bibliotecas para realizar tareas comunes para robots móviles.
- Integre ROS con otros marcos y herramientas.
- Solución de problemas y depuración de aplicaciones ROS.