AI+ Robotics™ - eLearning (examen incluido)
448,00 EUR
- 40 hours
La Certificación en IA+ Robótica ofrece una exploración inmersiva de la intersección entre la Inteligencia Artificial (IA) y la Robótica. Diseñada para profesionales que buscan destacarse en este campo, abarca conceptos fundamentales, técnicas avanzadas de Aprendizaje Profundo (AP) y Aprendizaje por Refuerzo (AR) aplicadas específicamente a la robótica.
Características clave
Idioma
Curso y material en inglés
Nivel
Nivel intermedio (Categoría: IA+ Técnico)
Acceso a la plataforma por 1 año
y Laboratorio Práctico Virtual incluido
40 horas de lecciones en video y multimedia
Recomendación de 50 horas de tiempo de estudio
Material
Video, material en PDF, libro electrónico de audio, podcasts, cuestionarios y evaluaciones.
Examen
Examen supervisado en línea con una repetición gratuita
Certificado
Certificado de finalización incluido. Válido por 1 año
Herramientas que dominarás
OpenAI Gym, GreyOrange, Neurala, Dialogflow
Acerca del curso
Da forma al mañana con la robótica inteligente
- Automatización impulsada por IA: Implementa IA en Aprendizaje Profundo, Aprendizaje por Refuerzo y sistemas robóticos inteligentes
- Aplicaciones prácticas: Trabajar con sistemas autónomos y agentes inteligentes
- Innovación Ética: Aprende prácticas responsables de IA y estrategias alineadas con la industria
- Experiencia Práctica: Diseñar, optimizar e implementar soluciones robóticas del mundo real
El programa enfatiza en sistemas autónomos, agentes inteligentes e inteligencia artificial generativa, combinando teoría con ejercicios prácticos y estudios de casos del mundo real. Se incluyen consideraciones éticas y marcos de políticas para promover el uso responsable de la IA. Al completar, los participantes adquieren el conocimiento y las habilidades prácticas necesarias para impulsar la innovación y navegar los desafíos éticos en la robótica impulsada por IA.
Por qué esta certificación es importante
Las empresas buscan profesionales certificados para integrar la IA en la robótica, aumentando la automatización y la eficiencia operativa.
Resultados de aprendizaje
Al finalizar este curso, serás capaz de:
Desarrollo e Implementación de Algoritmos
Desarrolla experiencia en Aprendizaje Profundo y Aprendizaje por Refuerzo para crear sistemas robóticos inteligentes y adaptables.
Inteligencia Artificial Generativa para Robótica
Aplica técnicas de IA generativa para permitir que los robots generen soluciones innovadoras para diversos desafíos.
Interacción Humano-Robot
Utiliza PNL y otras herramientas para mejorar la comunicación entre humanos y robots.
Aplicaciones Prácticas de Robótica
Adquiere experiencia práctica aplicando inteligencia artificial a proyectos robóticos del mundo real.
Cronograma del curso
Introducción a la Robótica e Inteligencia Artificial (IA)
Lección 1
- 1.1 Visión general de la robótica: Introducción, Historia, Evolución e Impacto
- 1.2 Introducción a la Inteligencia Artificial (IA) en Robótica
- 1.3 Fundamentos del Aprendizaje Automático (ML) y Aprendizaje Profundo
- 1.4 Papel de las Redes Neuronales en la Robótica
Comprender la mecánica de la IA y la robótica
Lección 2
- 2.1 Componentes de los sistemas de IA y robótica
- 2.2 Inmersión profunda en sensores, actuadores y sistemas de control
- 2.3 Explorando algoritmos de aprendizaje automático en robótica
Sistemas Autónomos y Agentes Inteligentes
Lección 3
- 3.1 Introducción a los Sistemas Autónomos
- 3.2 Bloques de construcción de agentes inteligentes
- 3.3 Estudios de Caso: Vehículos Autónomos y Robots Industriales
- 3.4 Plataformas clave para el desarrollo: ROS (Sistema Operativo de Robots)
Marcos de Desarrollo de IA y Robótica
Lección 4
- 4.1 Python para Robótica y Aprendizaje Automático
- 4.2 TensorFlow y PyTorch para la IA en Robótica
- 4.3 Introducción a otros marcos de trabajo esenciales
Algoritmos de Aprendizaje Profundo en Robótica
Lección 5
- 5.1 Comprensión del Aprendizaje Profundo: Redes Neuronales, CNNs
- 5.2 Sistemas de Visión Robótica: Detección y Reconocimiento de Objetos
- 5.3 Sesión Práctica: Entrenando una CNN para el Reconocimiento de Objetos
- 5.4 Caso de uso: Fabricación de precisión con visión robótica
Aprendizaje por refuerzo en robótica
Lección 6
- 6.1 Fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo (RL)
- 6.2 Implementación de algoritmos de aprendizaje por refuerzo para robótica
- 6.3 Sesión Práctica: Desarrollando Modelos de RL para Robots
- 6.4 Caso de uso: Optimización de las operaciones de almacén con RL
Inteligencia Artificial Generativa para la Creatividad Robótica
Lección 7
- 7.1 Explorando la IA generativa: GANs y sus aplicaciones
- 7.2 Robots Creativos: Diseño, Creación e Innovación
- 7.3 Sesión Práctica: Generando Diseños Novedosos para la Robótica
- 7.4 Caso de uso: Fabricación personalizada con IA
Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para la Interacción Humano-Robot
Lección 8
- 8.1 Introducción a la PNL para Robótica
- 8.2 Sistemas de Control Activados por Voz
- 8.3 Sesión práctica: Creando una interfaz de robot controlada por comandos de voz
- 8.4 Estudio de Caso: Robots Asistenciales en la Salud
Actividades Prácticas y Casos de Uso
Lección 9
- 9.1 Sesión práctica-1: Construcción de modelos de IA para reconocimiento de objetos usando programación en Python
- 9.2 Sesión práctica-2: Implementación de planificación de rutas, evasión de obstáculos y localización utilizando programación en Python
- 9.3 Sesión práctica-3: Implementación del controlador PID usando programación en Python
- 9.4 Casos de uso: Agricultura de precisión, Líneas de montaje automatizadas
Tecnologías emergentes e innovación en robótica
Lección 10
- 10.1 Integración de Blockchain y Robótica
- 10.2 Computación cuántica y su potencial
Explorando la IA con la Automatización Robótica de Procesos
Lección 11
- 11.1 Comprensión de la Automatización Robótica de Procesos y sus casos de uso
- 11.2 Herramientas populares de RPA y sus características
- 11.3 Integración de IA con RPA
Ética, Seguridad y Política de la IA
Lección 12
- 12.1 Consideraciones éticas en IA y robótica
- 12.2 Normas de seguridad para la robótica impulsada por IA
- 12.3 Discusión: Navegando por las Políticas y Regulaciones de IA
Innovaciones y tendencias futuras en IA y robótica
Lección 13
- 13.1 Últimas innovaciones en robótica e inteligencia artificial
- 13.2 Futuro del Trabajo y la Sociedad: Impacto de la IA y la Robótica
Agentes de IA para Robótica
Módulo Opcional
- 1. ¿Qué son los agentes de IA?
- 2. Capacidades clave de los agentes de IA en robótica
- 3. Aplicaciones y tendencias para agentes de IA en robótica
- 4. ¿Cómo funciona un agente de IA?
- 5. Características fundamentales de los agentes de IA
- 6. El futuro de los agentes de IA en la robótica
- 7. Tipos de Agentes de IA
¿Quién debería inscribirse en este programa?
Ingenieros en Robótica: Potencien el diseño de sistemas robóticos y la automatización mediante el uso de IA.
Ingenieros Mecánicos: Aplicad la IA para mejorar el rendimiento de la robótica en la producción y fabricación.
Especialistas en IA: Mejoren la inteligencia y autonomía de los sistemas robóticos con la IA.
Especialistas en TI e Integradores de Sistemas: Implementen soluciones impulsadas por IA para optimizar la infraestructura robótica y la comunicación.
Crecimiento industrial
Impulsando la Innovación Impulsada por Datos en Diversos Sectores
- Se espera que el mercado global de robótica de IA crezca a una tasa compuesta anual del 39.1% desde 2023 hasta 2030. (Fuente: Grand View Research)
- La robótica impulsada por IA está transformando la manufactura, la atención médica y la logística, mejorando la automatización y la eficiencia.
- La adopción de la robótica impulsada por IA está en aumento, permitiendo el monitoreo en tiempo real y operaciones autónomas.
- La automatización con IA es crucial en industrias como la automotriz y aeroespacial, aumentando la productividad, seguridad y rentabilidad.
- La robótica con inteligencia artificial está revolucionando sectores como la agricultura, la salud y el almacenamiento, optimizando procesos y la toma de decisiones.
Más detalles
Requisitos previos
- Comprensión básica de los conceptos de Inteligencia Artificial (IA); no se requieren habilidades técnicas avanzadas.
- Disposición para explorar ideas innovadoras y utilizar eficazmente herramientas de IA.
- Capacidad para pensar críticamente y evaluar el impacto de las tecnologías de IA y Robótica.
- Preparación para abordar problemas del mundo real utilizando técnicas de IA.
Detalles del examen
- Duración: 90 minutos
- Aprobado: 70% (35/50)
- Formato: 50 preguntas de opción múltiple con múltiples respuestas
- Método de entrega: En línea a través de una plataforma de examen supervisado (horario flexible)
- Idioma: Español
Licenciamiento y acreditación
Este curso es ofrecido por AVC de acuerdo con el Acuerdo del Programa de Socios y cumple con los requisitos del Acuerdo de Licencia.
Política de Equidad
AVC no proporciona adaptaciones debido a una discapacidad o condición médica de ningún estudiante. Se anima a los candidatos a contactar a AVC para obtener orientación y apoyo durante el proceso de adaptación.
Preguntas Frecuentes
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