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Temario del curso

Sección 01

Día 01
Introducción

  • ¿Qué hace inteligente a un robot inteligente?

Robots inteligentes físicos vs. virtuales

  • Robots inteligentes, máquinas inteligentes, máquinas sensibles y automatización de procesos robóticos (RPA), etc.

El papel de la Inteligencia Artificial (IA) en los robots inteligentes

  • Más allá de "si-entonces-sino" y la máquina de aprendizaje
  • Los algoritmos detrás de la IA
  • IA en robots inteligentes: aprendizaje automático, visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural (NLP), etc.
  • Robótica cognitiva

El papel de los Big Data en los robots inteligentes

  • Toma de decisiones basada en datos y patrones

La Nube y los robots inteligentes

  • Vinculación de la robótica con TI
  • Construcción de robots más funcionales que acceden a más información y colaboran

Caso de estudio: Robots mecánicos inteligentes

  • Robots inteligentes industriales
    • Baxter
  • Robots de servicio personal
    • Robots domésticos que asisten a los ancianos, automóviles inteligentes autónomos
  • Robots de servicio profesional
    • Robots agrícolas en operaciones lecheras

Componentes de hardware de un robot inteligente

  • Motores, sensores, microcontroladores, cámaras, etc.

Elementos comunes de los robots inteligentes

  • Visión por máquina, reconocimiento de voz, síntesis de habla, detección de proximidad, detección de presión, etc.

Frameworks de desarrollo para programar un robot inteligente

  • Frameworks de código abierto y comerciales
  • Robot Operating System (ROS)
    • Arquitectura: espacio de trabajo, temas, mensajes, servicios, nodos, actionlibs, herramientas, etc.

Lenguajes para programar un robot inteligente

  • C++ para control de bajo nivel
  • Python para orquestación
  • Programación de nodos ROS en Python y C++
  • Otros lenguajes

Herramientas para simular un robot inteligente físico

  • Software comercial y de código abierto para simulación y visualización 3D

Preparación del entorno de desarrollo

  • Instalación y configuración de software
  • Paquetes y utilidades útiles

Día 02
Programación del robot inteligente

  • Programación de un nodo en Python y C++
  • Comprensión del nodo ROS
  • Mensajes y temas en ROS
  • Paradigma de publicación / suscripción
  • Proyecto: Bump & Go con robot real
  • Solución de problemas
  • Simulación de robots con Gazebo / ROS
  • Marco de referencia en ROS y cambios de referencia
  • Procesamiento de información 2D de cámaras con OpenCV
  • Procesamiento de información de un láser
  • Proyecto: Rastreo seguro de objetos por color
  • Solución de problemas

Día 03
Programación del robot inteligente (continuación...)

  • Servicios en ROS
  • Procesamiento de información 3D de sensores RGB-D con PCL
  • Mapas y navegación con ROS
  • Proyecto: Búsqueda de objetos en el entorno
  • Solución de problemas

Sección 02

Día 04
Programación del robot inteligente (continuación...)

  • ActionLib
  • Reconocimiento y generación de voz
  • Control de brazos robóticos con MoveIt!
  • Control del cuello robótico para visión activa
  • Proyecto: Búsqueda y recolección de objetos
  • Solución de problemas

Pruebas de su robot inteligente

  • Pruebas unitarias

Día 05
Extensión de las capacidades de un robot inteligente con Aprendizaje Profundo

  • Percepción -- visión, audio y háptica
  • Representación del conocimiento
  • Reconocimiento de voz a través de NLP (procesamiento de lenguaje natural)
  • Visión por computadora

Curso intensivo en Aprendizaje Profundo

  • Redes Neuronales Artificiales (ANNs)
  • Redes Neuronales Artificiales vs. Redes Neuronales Biológicas
  • Redes Neuronales de Alimentación Adelante (Feedforward)
  • Funciones de activación
  • Entrenamiento de Redes Neuronales Artificiales

Día 06
Curso intensivo en Aprendizaje Profundo (continuación...)

  • Modelos de Aprendizaje Profundo
    • Redes Convolucionales y Redes Recurrentes
  • Redes Neuronales Convolucionales (CNN o ConvNets)
    • Capa de convolución
    • Capa de agrupamiento (Pooling)
    • Arquitectura de Redes Neuronales Convolucionales


Sección 03

Día 07
Curso intensivo en Aprendizaje Profundo (continuación...)

  • Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
    • Entrenamiento de una RNN
    • Estabilización de gradientes durante el entrenamiento
    • Redes de memoria a largo plazo (LSTM)
  • Plataformas de Aprendizaje Profundo y Bibliotecas de Software
    • Aprendizaje Profundo en ROS

Día 08
Uso de Big Data en su robot inteligente

  • Conceptos de Big Data
  • Enfoques para el análisis de datos
  • Herramientas de Big Data
  • Reconocimiento de patrones en los datos
  • Ejercicio: NLP y Visión por computadora en grandes conjuntos de datos

Día 09
Uso de Big Data en su robot inteligente (continuación...)

  • Procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos
  • Coexistencia y fertilización cruzada de Big Data y robótica
  • El robot inteligente como generador de datos
    • Sensores de medición de rango, posición, visuales, táctiles y otras modalidades
  • Interpretación de datos sensoriales (ciclo sense-plan-act)
  • Ejercicio: Captura de datos en streaming

Sección 04

Día 10
Programación de un robot inteligente autónomo de aprendizaje profundo

  • Componentes del robot de aprendizaje profundo
  • Configuración del simulador de robot
  • Ejecución de una red neuronal acelerada por CUDA con Caffe
  • Solución de problemas

Día 11
Programación de un robot inteligente autónomo de aprendizaje profundo (continuación...)

  • Reconocimiento de objetos en fotografías o flujos de video
  • Habilitación de la visión por computadora con OpenCV
  • Solución de problemas

Día 12
Analítica de datos

  • Uso del robot inteligente para recopilar y organizar nuevos datos

Construcción colaborativa de un robot inteligente

Despliegue de su robot inteligente en hardware físico

Monitoreo y mantenimiento de robots inteligentes en el campo

Seguridad de su robot

  • Prevención de manipulaciones no autorizadas
  • Prevención de que hackers vean y roben datos sensibles del negocio (tarjetas de crédito, información de empleados, etc.)

Unión a la comunidad de robótica

Perspectivas futuras para los robots inteligentes

Comentarios de cierre

Requerimientos

  • Experiencia en programación en C++
  • Experiencia en programación en Python
  • Experiencia con la línea de comandos de Linux
 84 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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