Prototipado rápido práctico para robótica con ROS 2 y Docker

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que deseen explorar el papel de los robots colaborativos (cobots) y otros sistemas de IA centrados en el ser humano en los lugares de trabajo modernos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la IA física centrada en el ser humano y sus aplicaciones.
• Explorar el papel de los robots colaborativos en la mejora de la productividad en el lugar de trabajo.
• Identificar y abordar los desafíos en las interacciones entre humanos y máquinas.
• Diseñar flujos de trabajo que optimicen la colaboración entre seres humanos y sistemas impulsados por IA.
• Promover una cultura de innovación y adaptabilidad en los entornos laborales integrados con IA.

Este curso práctico de HRI en Costa Rica cubre voz, gestos y control colaborativo. Aprenda a construir interfaces intuitivas y multimodales para una colaboración segura entre humanos y robots, con enfoque en principios de diseño prácticos, reconocimiento del habla, detección de gestos y autonomía compartida para mejorar la usabilidad y la seguridad.

Esta capacitación práctica en Costa Rica cubre la integración ROS-PLC y los gemelos digitales para la automatización industrial. Aprenda a sincronizar sistemas robóticos con PLCs, desarrollar réplicas digitales para la simulación y optimizar los flujos de trabajo de producción a través del intercambio de datos en tiempo real y técnicas avanzadas de monitoreo.

Esta capacitación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean aprender sobre la aplicabilidad de la inteligencia artificial en sistemas mecatrónicos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Obtener una visión general de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la inteligencia computacional.
• Comprender los conceptos de las redes neuronales y los diferentes métodos de aprendizaje.
• Elegir enfoques de inteligencia artificial de manera efectiva para resolver problemas de la vida real.
• Implementar aplicaciones de IA en la ingeniería mecatrónica.

Una capacitación avanzada en Costa Rica que cubre el diseño y la coordinación de sistemas multirobot. Los participantes aprenderán a modelar la inteligencia de enjambres, implementar toma de decisiones distribuida y optimizar la colaboración entre agentes mediante simulación práctica en ROS 2 y Gazebo para aplicaciones del mundo real.

Esta formación en vivo y con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica de nivel avanzado e investigadores en IA que deseen utilizar la IA multimodal para integrar diversos datos sensoriales y crear robots más autónomos y eficientes que puedan ver, oír y tocar.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar la percepción multimodal en sistemas robóticos.
• Desarrollar algoritmos de IA para la fusión de sensores y la toma de decisiones.
• Crear robots capaces de realizar tareas complejas en entornos dinámicos.
• Abordar los desafíos en el procesamiento de datos en tiempo real y la actuación.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor sobre Costa Rica (en línea o presencial) está diseñada para participantes de nivel intermedio que desean fortalecer sus habilidades en el diseño, programación e implementación de sistemas robóticos inteligentes para la automatización y más allá.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la IA física y sus aplicaciones en robótica y automatización.
• Diseñar y programar sistemas robóticos inteligentes para entornos dinámicos.
• Implementar modelos de IA para la toma de decisiones autónoma en robots.
• Aprovechar herramientas de simulación para la prueba y optimización robótica.
• Abordar desafíos como la fusión de sensores, el procesamiento en tiempo real y la eficiencia energética.

Una capacitación avanzada en Costa Rica que cubre el deep learning para la manipulación robótica. Aprenda percepción, planificación de aprehensión y control utilizando redes neuronales y ROS 2. Los ejercicios prácticos en simulación le preparan para desplegar soluciones de aprehensión inteligentes y adaptables en brazos robóticos reales de manera efectiva.