Inteligencia Artificial en Automoción

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial), está orientada a ingenieros de robótica e investigadores de IA de nivel avanzado que deseen implementar algoritmos de planificación de trayectorias sofisticados para mejorar el rendimiento de los vehículos autónomos.

Al finalizar la formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos teóricos de los algoritmos avanzados de planificación de trayectorias.
• Implementar algoritmos como RRT*, A* y D* para la navegación en tiempo real.
• Optimizar la planificación de trayectorias para la evasión de obstáculos y entornos dinámicos.
• Integrar algoritmos de planificación de trayectorias con datos de sensores para mejorar la precisión.
• Evaluar el rendimiento de diversos algoritmos en escenarios prácticos.

Esta formación en vivo con instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos de nivel avanzado, especialistas en IA y desarrolladores de IA automotriz que deseen construir, entrenar y optimizar modelos de IA para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA y el aprendizaje profundo en el contexto de los vehículos autónomos.
• Implementar técnicas de visión por computadora para la detección de objetos en tiempo real y el seguimiento de carriles.
• Utilizar el aprendizaje por refuerzo para la toma de decisiones en sistemas de conducción autónoma.
• Integrar técnicas de fusión de sensores para mejorar la percepción y la navegación.
• Construir modelos de aprendizaje profundo para predecir y analizar escenarios de conducción.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a biólogos que desean comprender cómo funciona AlphaFold y utilizar los modelos de AlphaFold como guía en sus estudios experimentales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios básicos de AlphaFold.
• Aprender cómo funciona AlphaFold.
• Aprender a interpretar las predicciones y resultados de AlphaFold.

Esta formación en vivo con instrucción presencial en <ubic> (en línea o in situ) está dirigida principalmente a ingenieros que desean utilizar Autosar para diseñar componentes automotrices.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Autosar.
• Configurar un flujo de trabajo.
• Navegar con facilidad en el entorno de Autosar.
• Trabajar de manera eficiente.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software embebido y ingenieros automotrices de nivel intermedio que desean utilizar la Plataforma Clásica de AUTOSAR para desarrollar, integrar y probar componentes de software estandarizados para unidades de control electrónico (ECU).

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

Instalar y configurar herramientas de desarrollo de AUTOSAR (por ejemplo, DaVinci Developer, EB Tresos o ETAS ISOLAR-A/B).

Comprender la arquitectura en capas de AUTOSAR y los módulos de software básico (BSW).

Diseñar e implementar el sistema operativo de AUTOSAR y la pila de comunicación (COM stack).

Utilizar CANoe u herramientas similares para simulación, pruebas y diagnóstico en un entorno AUTOSAR.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software embebido de nivel intermedio o ingenieros automotrices que desean comprender y configurar el sistema operativo AUTOSAR OS (basado en OSEK/VDX) y la pila de comunicación (COM Stack) para habilitar una programación de tareas y una comunicación confiable en unidades de control electrónico (ECU) automotrices.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura del AUTOSAR OS y las políticas de programación (scheduling).
• Implementar y gestionar tareas, eventos, alarmas y contadores.
• Describir y configurar las capas de la pila COM, incluyendo PDUR y los servicios de comunicación.
• Explicar las pilas de protocolos (CAN, LIN, FlexRay, Ethernet) y cómo AUTOSAR interactúa con ellas.
• Configurar los módulos OS y COM utilizando herramientas de la industria (Vector DaVinci o ETAS ISOLAR).
• Simular y validar el flujo de tareas y comunicación en una ECU basada en AUTOSAR.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de seguridad de nivel avanzado y profesionales de la seguridad automotriz que deseen desarrollar estrategias integrales de seguridad para vehículos autónomos, incluyendo análisis de peligros, evaluaciones de seguridad funcional y cumplimiento con normativas internacionales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Identificar y evaluar los riesgos de seguridad asociados a los sistemas de conducción autónoma.
• Realizar análisis de peligros y evaluación de riesgos utilizando estándares de la industria.
• Implementar métodos de validación y verificación de seguridad para sistemas AV.
• Aplicar normativas de seguridad funcional, como ISO 26262 y SOTIF.
• Desarrollar estrategias de mitigación de riesgos para los desafíos de seguridad de los vehículos autónomos (AV).

Esta capacitación presencial impartida por un instructor en Guatemala (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel intermedio e ingenieros de visión por computadora que desean construir sistemas visuales robustos para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de la visión por computadora en vehículos autónomos.
• Implementar algoritmos para la detección de objetos, detección de carriles y segmentación semántica.
• Integrar sistemas visuales con otros subsistemas del vehículo autónomo.
• Aplicar técnicas de aprendizaje profundo para tareas avanzadas de percepción.
• Evaluar el rendimiento de los modelos de visión por computadora en escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean explorar los dilemas éticos y los marcos jurídicos relacionados con los vehículos autónomos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las implicaciones éticas de la toma de decisiones impulsada por inteligencia artificial en los vehículos autónomos.
• Analizar los marcos y políticas legales globales que regulan los coches sin conductor.
• Examinar la responsabilidad y la rendición de cuentas en caso de accidentes con vehículos autónomos.
• Evaluar el equilibrio entre la innovación y la seguridad pública en las leyes de conducción autónoma.
• Discutir estudios de casos del mundo real que involucran dilemas éticos y disputas legales.

Esta formación en vivo impartida por instructores en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean obtener una comprensión integral de las arquitecturas de los powertrains para vehículos eléctricos, la química de las baterías, los sistemas de gestión de baterías (BMS) y los factores que afectan la eficiencia energética en estos vehículos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la estructura y función de los powertrains para vehículos eléctricos.
• Analizar las diferentes químicas de baterías y sus aplicaciones en vehículos eléctricos.
• Implementar técnicas de gestión de baterías para mejorar el rendimiento y la seguridad.
• Evaluar la eficiencia energética en diversas configuraciones de vehículos eléctricos.

Esta formación en vivo con instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a profesionales y entusiastas de nivel principiante que desean comprender los conceptos fundamentales, las tecnologías y las aplicaciones de los vehículos autónomos.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los componentes clave y los principios de funcionamiento de los vehículos autónomos.
• Explorar el papel de la inteligencia artificial, los sensores y el procesamiento de datos en tiempo real en los sistemas de conducción automática.
• Analizar los diferentes niveles de autonomía vehicular y sus aplicaciones en el mundo real.
• Examinar los aspectos éticos, legales y normativos de la movilidad autónoma.
• Obtener experiencia práctica con simulaciones de vehículos autónomos.

Esta formación impartida por instructores, en vivo en Guatemala (en línea o presencial), está dirigida a especialistas avanzados en fusión de sensores e ingenieros de IA que desean desarrollar algoritmos de fusión multimódulo y optimizar la navegación en tiempo real en sistemas autónomos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos y los desafíos de la fusión de datos multimódulo.
• Implementar algoritmos de fusión de sensores para la navegación autónoma en tiempo real.
• Integrar datos procedentes de LiDAR, cámaras y RADAR para mejorar la percepción.
• Analizar y evaluar el rendimiento del sistema de fusión bajo diversas condiciones.
• Desarrollar soluciones prácticas para la reducción del ruido de los sensores y la alineación de datos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio, profesionales del sector automotriz e especialistas en IoT que deseen comprender el papel de los sensores en los coches autónomos, abarcando LiDAR, radar, cámaras y técnicas de fusión de sensores.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los diferentes tipos de sensores utilizados en los vehículos autónomos.
• Analizar los datos de los sensores para la percepción y la toma de decisiones del vehículo en tiempo real.
• Implementar técnicas de fusión de sensores para mejorar la precisión y seguridad del vehículo.
• Optimizar la colocación y calibración de los sensores para mejorar el rendimiento de la conducción autónoma.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de redes de nivel intermedio y desarrolladores de IoT automotriz que desean comprender e implementar tecnologías de comunicación V2X para vehículos autónomos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales de la comunicación V2X.
• Analizar los modelos de comunicación V2V, V2I, V2P y V2N.
• Implementar protocolos V2X como DSRC y C-V2X.
• Desarrollar simulaciones para entornos de vehículos conectados.
• Abordar desafíos de ciberseguridad y privacidad en redes V2X.