Temario del curso
Introducción
Visión general de la Inteligencia Artificial (IA)
- Aprendizaje automático
- Inteligencia computacional
Comprensión de los Conceptos de las Redes Neuronales
- Redes generativas
- Redes neuronales profundas
- Redes neuronales convolucionales
Comprensión de los Varios Métodos de Aprendizaje
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Aprendizaje por refuerzo
- Aprendizaje semisupervisado
Otros Algoritmos de Inteligencia Computacional
- Sistemas difusos
- Algoritmos evolutivos
Exploración de Enfoques de Inteligencia Artificial para la Optimización
- Selección efectiva de Enfoques de IA
Estudio sobre la Programación Dinámica Estocástica
- Relación con la IA
Implementación de Aplicaciones Mecatrónicas con IA
- Medicina
- Rescate
- Defensa
- Tendencias transversales a la industria
Estudio de Caso: El Auto Robotizado Inteligente
Programación de los Sistemas Principales de un Robot
- Planificación del Proyecto
Implementación de Capacidades de IA
- Búsqueda y Control de Movimiento
- Localización y Mapeo
- Seguimiento y Control
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de la informática y la ingeniería
Público Objetivo
- Ingenieros
Reseñas (2)
Suministro de los materiales (máquina virtual) para comenzar directamente con los ejercicios y explicación del núcleo de ROS2. Por qué las cosas funcionan de cierta manera.
Arjan Bakema
Curso - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Traducción Automática
su conocimiento y utilización de la IA para la robótica en el futuro.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Traducción Automática