Prototipado Rápido Práctico para Robótica con ROS 2 y Docker

La Inteligencia Artificial (IA) para Robótica combina el aprendizaje automático, los sistemas de control y la fusión de sensores para crear máquinas inteligentes capaces de percibir, razonar y actuar de manera autónoma. Mediante herramientas modernas como ROS 2, TensorFlow y OpenCV, los ingenieros ahora pueden diseñar robots que naveguen, planifiquen e interactúen con entornos del mundo real de forma inteligente.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o en las instalaciones) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio que deseen desarrollar, entrenar e implementar sistemas robóticos impulsados por IA utilizando tecnologías y marcos de trabajo de código abierto actuales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Utilizar Python y ROS 2 para construir y simular comportamientos robóticos.
• Implementar Filtros de Kalman y Filtros de Partículas para localización y seguimiento.
• Aplicar técnicas de visión por computadora usando OpenCV para percepción y detección de objetos.
• Utilizar TensorFlow para la predicción de movimiento y el control basado en aprendizaje.
• Integrar SLAM (Localización y Mapeo Simultáneos) para la navegación autónoma.
• Desarrollar modelos de aprendizaje por refuerzo para mejorar la toma de decisiones robóticas.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Implementación práctica utilizando ROS 2 y Python.
• Ejercicios prácticos con entornos robóticos simulados y reales.

Opciones de personalización del curso

Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

En este curso en vivo y con instructor en Costa Rica (en línea o presencial), los participantes aprenderán sobre las distintas tecnologías, marcos de trabajo y técnicas para programar diferentes tipos de robots que se utilizarán en el campo de la tecnología nuclear y los sistemas ambientales.

El curso de 6 semanas se imparte 5 días a la semana. Cada día tiene una duración de 4 horas y consiste en conferencias, discusiones y desarrollo práctico de robots en un laboratorio en vivo. Los participantes realizarán varios proyectos del mundo real aplicables a su trabajo para practicar los conocimientos adquiridos.

El hardware objetivo de este curso se simulará en 3D a través de software de simulación. Se utilizará el marco de código abierto ROS (Robot Operating System), C++ y Python para programar los robots.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos clave utilizados en las tecnologías robóticas.
• Comprender y gestionar la interacción entre el software y el hardware en un sistema robótico.
• Comprender e implementar los componentes de software que sustentan la robótica.
• Construir y operar un robot mecánico simulado que pueda ver, percibir, procesar, navegar e interactuar con los humanos mediante voz.
• Comprender los elementos necesarios de la inteligencia artificial (aprendizaje automático, aprendizaje profundo, etc.) aplicables a la construcción de un robot inteligente.
• Implementar filtros (Kalman y Partícula) para permitir que el robot localice objetos en movimiento en su entorno.
• Implementar algoritmos de búsqueda y planificación del movimiento.
• Implementar controles PID para regular el movimiento de un robot dentro de un entorno.
• Implementar algoritmos SLAM para permitir que un robot elabore mapas de un entorno desconocido.
• Extender la capacidad de un robot para realizar tareas complejas a través del Aprendizaje Profundo.
• Probar y solucionar problemas de un robot en escenarios realistas.

ROS 2 (Robot Operating System 2) es un marco de código abierto diseñado para respaldar el desarrollo de aplicaciones robóticas complejas y escalables.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros y desarrolladores de robótica de nivel intermedio que desean implementar navegación autónoma y SLAM (Localización y Mapeo Simultáneos) utilizando ROS 2.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar ROS 2 para aplicaciones de navegación autónoma.
• Implementar algoritmos de SLAM para el mapeo y la localización.
• Integrar sensores como LiDAR y cámaras con ROS 2.
• Simular y probar la navegación autónoma en Gazebo.
• Desplegar pilas de navegación en robots físicos.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusión.
• Práctica con herramientas de ROS 2 y entornos de simulación.
• Implementación y pruebas en un laboratorio virtual o con robots físicos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

OpenCV es una biblioteca de visión por computadora de código abierto que permite el procesamiento de imágenes en tiempo real, mientras que los frameworks de aprendizaje profundo como TensorFlow proporcionan las herramientas para la percepción inteligente y la toma de decisiones en sistemas robóticos.

Esta formación, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de robótica de nivel intermedio, especialistas en visión por computadora e ingenieros de aprendizaje profundo que desean aplicar técnicas de visión por computadora y aprendizaje profundo para la percepción y autonomía robótica.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar pipelines de visión por computadora utilizando OpenCV.
• Integrar modelos de aprendizaje profundo para la detección y reconocimiento de objetos.
• Utilizar datos basados en visión para el control y la navegación de robots.
• Combinar algoritmos clásicos de visión con redes neuronales profundas.
• Desplegar sistemas de visión por computadora en plataformas integradas y robóticas.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Práctica con OpenCV y TensorFlow.
• Implementación en laboratorio en vivo en sistemas robóticos simulados o físicos.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.

Un bot o chatbot es como un asistente informático que se utiliza para automatizar las interacciones del usuario en diversas plataformas de mensajería y agilizar procesos sin necesidad de que los usuarios hablen con otro ser humano.

En esta formación en vivo y con instructor, los participantes aprenderán cómo comenzar a desarrollar un bot, guiándose paso a paso a través de la creación de chatsbots de ejemplo utilizando herramientas y marcos de desarrollo de bots.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los diferentes usos y aplicaciones de los bots
• Entender el proceso completo de desarrollo de bots
• Explorar las distintas herramientas y plataformas utilizadas para crear bots
• Construir un chatbot de ejemplo para Facebook Messenger
• Construir un chatbot de ejemplo utilizando el Framework de Microsoft Bot

Público objetivo

• Desarrolladores interesados en crear su propio bot

Formato del curso

• Parte teórica, parte de discusión, ejercicios y mucha práctica práctica

La IA en el borde permite que los modelos de inteligencia artificial se ejecuten directamente en dispositivos integrados o con recursos limitados, reduciendo la latencia y el consumo de energía, mientras aumenta la autonomía y la privacidad en los sistemas robóticos.

Esta formación en vivo y dirigida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio en sistemas integrados y ingenieros de robótica que desean implementar técnicas de inferencia y optimización de aprendizaje automático directamente en el hardware robótico utilizando TinyML y marcos de IA en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML e IA en el borde para robótica.
• Convertir y desplegar modelos de IA para inferencia en el dispositivo.
• Optimizar los modelos en términos de velocidad, tamaño y eficiencia energética.
• Integrar sistemas de IA en el borde en arquitecturas de control robótico.
• Evaluar el rendimiento y la precisión en escenarios del mundo real.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Práctica hands-on utilizando herramientas y marcos de TinyML e IA en el borde.
• Ejercicios prácticos en plataformas de hardware integrado y robótico.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

Esta capacitación en vivo, impartida por un 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 humano en los lugares de trabajo modernos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la IA Física Centrada en el Humano y sus aplicaciones.
• Explorar el papel de los robots colaborativos en la mejora de la productividad laboral.
• Identificar y abordar los desafíos en las interacciones humano-máquina.
• Diseñar flujos de trabajo que optimicen la colaboración entre humanos y sistemas impulsados por IA.
• Fomentar una cultura de innovación y adaptabilidad en entornos laborales con IA integrada.

Interacción Humano-Robot (HRI): Voz, Gestos y Control Colaborativo es un curso práctico diseñado para introducir a los participantes en el diseño e implementación de interfaces intuitivas para la comunicación humano-robot. La formación combina teoría, principios de diseño y práctica de programación para construir sistemas de interacción naturales y receptivos mediante técnicas de voz, gestos y control compartido. Los participantes aprenderán a integrar módulos de percepción, desarrollar sistemas de entrada multimodal y diseñar robots que colaboren de forma segura con seres humanos.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel principiante e intermedio que desean diseñar e implementar sistemas de interacción humano-robot que mejoren la usabilidad, la seguridad y la experiencia del usuario.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos y principios de diseño de la interacción humano-robot.
• Desarrollar mecanismos de control y respuesta basados en la voz para robots.
• Implementar el reconocimiento de gestos utilizando técnicas de visión por computadora.
• Diseñar sistemas de control colaborativo para una autonomía compartida y segura.
• Evaluar los sistemas de HRI en función de la usabilidad, la seguridad y los factores humanos.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y demostraciones.
• Ejercicios prácticos de codificación y diseño.
• Experimentos prácticos en entornos de simulación o con robots reales.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Automatización Robótica Industrial: Integración ROS-PLC y Gemelos Digitales es un curso práctico centrado en cerrar la brecha entre la automatización industrial y los marcos de trabajo modernos de robótica. Los participantes aprenderán a integrar sistemas robóticos basados en ROS con PLC para operaciones sincronizadas y explorarán entornos de gemelos digitales para simular, monitorear y optimizar los procesos de producción. El curso enfatiza la interoperabilidad, el control en tiempo real y el análisis predictivo utilizando réplicas digitales de sistemas físicos.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean adquirir habilidades prácticas en la conexión de robots controlados por ROS con entornos PLC e implementar gemelos digitales para la optimización de la automatización y la manufactura.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los protocolos de comunicación entre sistemas ROS y PLC.
• Implementar el intercambio de datos en tiempo real entre robots y controladores industriales.
• Desarrollar gemelos digitales para monitoreo, pruebas y simulación de procesos.
• Integrar sensores, actuadores y manipuladores robóticos dentro de flujos de trabajo industriales.
• Diseñar y validar sistemas de automatización industrial utilizando entornos de simulación híbrida.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y recorridos por la arquitectura.
• Ejercicios prácticos que integran sistemas ROS y PLC.
• Implementación de proyectos de simulación y gemelos digitales.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

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.

La formación avanzada en Sistemas Multirobot e Inteligencia de Enjambre explora el diseño, la coordinación y el control de equipos robóticos inspirados en comportamientos de enjambre biológicos. Los participantes aprenderán a modelar interacciones, implementar la toma de decisiones distribuida y optimizar la colaboración entre múltiples agentes. El curso combina teoría con simulaciones prácticas para preparar a los estudiantes para aplicaciones en logística, defensa, búsqueda y rescate, y exploración autónoma.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean diseñar, simular e implementar sistemas multirobot y basados en enjambre utilizando marcos de código abierto y algoritmos.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y la dinámica de la inteligencia de enjambre y la robótica cooperativa.
• Diseñar estrategias de comunicación y coordinación para sistemas multirobot.
• Implementar algoritmos de toma de decisiones distribuida y consenso.
• Simular comportamientos colectivos como control de formación, bandada y cobertura.
• Aplicar técnicas basadas en enjambre a escenarios del mundo real y problemas de optimización.

Formato del Curso

• Conferencias avanzadas con análisis profundo de algoritmos.
• Programación práctica y simulación en ROS 2 y Gazebo.
• Proyecto colaborativo que aplica principios de inteligencia de enjambre.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.

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 formación en vivo dirigida por instructores en Costa Rica (en línea o en el lugar) está dirigida a participantes de nivel intermedio que desean mejorar sus habilidades en el diseño, programación y despliegue de sistemas robóticos inteligentes para automatización y más allá.

Al finalizar esta formación, 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 autónomas en robots.
• Utilizar herramientas de simulación para pruebas y optimización robóticas.
• Abordar desafíos como la fusión de sensores, el procesamiento en tiempo real y la eficiencia energética.

El aprendizaje por refuerzo (RL) es un paradigma de aprendizaje automático en el que los agentes aprenden a tomar decisiones interactuando con un entorno. En robótica, el RL permite que los sistemas autónomos desarrollen capacidades de control y toma de decisiones adaptativas mediante la experiencia y la retroalimentación.

Este curso en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está dirigido a ingenieros de aprendizaje automático de nivel avanzado, investigadores en robótica y desarrolladores que deseen diseñar, implementar y desplegar algoritmos de aprendizaje por refuerzo en aplicaciones robóticas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y las matemáticas del aprendizaje por refuerzo.
• Implementar algoritmos de RL como Q-learning, DDPG y PPO.
• Integrar RL con entornos de simulación robótica utilizando OpenAI Gym y ROS 2.
• Entrenar robots para realizar tareas complejas de forma autónoma mediante prueba y error.
• Optimizar el rendimiento del entrenamiento utilizando frameworks de aprendizaje profundo como PyTorch.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y discusión.
• Implementación práctica utilizando Python, PyTorch y OpenAI Gym.
• Ejercicios prácticos en entornos robóticos simulados o reales.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

La robótica inteligente integra la inteligencia artificial en sistemas robóticos para mejorar la percepción, la toma de decisiones y el control autónomo.

Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica de nivel avanzado, integradores de sistemas y líderes de automatización que deseen implementar percepción, planificación y control impulsados por IA en entornos de manufactura inteligente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender y aplicar técnicas de IA para la percepción robótica y la fusión de sensores.
• Desarrollar algoritmos de planificación de movimientos para robots colaborativos e industriales.
• Implementar estrategias de control basadas en aprendizaje para la toma de decisiones en tiempo real.
• Integrar sistemas robóticos inteligentes en los flujos de trabajo de las fábricas inteligentes.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.