Inteligencia Artificial (IA) para la Mecatrónica

Este curso cubre AI (enfatizando Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo) en la Industria Automotriz. Ayuda a determinar qué tecnología puede (potencialmente) utilizarse en situaciones múltiples en un automóvil: desde la simple automatización, el reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónoma.

Este curso ha sido creado para gerentes, arquitectos de soluciones, oficiales de innovación, CTOs, arquitectos de software y cualquier persona interesada en una visión general de la inteligencia artificial aplicada y el pronóstico más cercano sobre su desarrollo.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está destinada a participantes de nivel principiante que desean aprender conceptos esenciales de probabilidad, estadística, programación y aprendizaje automático, y aplicarlos al desarrollo de IA.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Entender conceptos básicos de probabilidad y estadística, y aplicarlos a escenarios del mundo real.
• Escribir y entender código de programación procedimental, funcional y orientado a objetos.
• Implementar técnicas de aprendizaje automático como clasificación, agrupamiento y redes neuronales.
• Desarrollar soluciones de IA utilizando motores de reglas y sistemas expertos para resolver problemas.

La Red Neuronal Artificial es un modelo de datos computacional utilizado en el desarrollo de Artificial Intelligence (AI) sistemas capaces de realizar tareas "inteligentes". Neural Networks se utilizan comúnmente en aplicaciones Machine Learning (ML), que a su vez son una implementación de la IA. Deep Learning es un subconjunto de ML.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está destinada a científicos de datos y estadísticos de nivel intermedio que desean preparar datos, construir modelos y aplicar técnicas de aprendizaje automático efectivamente en sus dominios profesionales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender e implementar diversos algoritmos de Machine Learning.
• Preparar datos y modelos para aplicaciones de aprendizaje automático.
• Efectuar análisis post hoc y visualizar resultados de manera efectiva.
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático a escenarios reales específicos del sector.

Azure Bot Service combina el poder de Microsoft Bot Framework y las funciones de Azure para permitir el rápido desarrollo de bots inteligentes.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo crear fácilmente un bot inteligente usando Microsoft Azure

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Aprender los fundamentos de los bots inteligentes
• Aprender a crear bots inteligentes utilizando aplicaciones en la nube
• Entender cómo usar el Microsoft Bot Framework, el Bot Builder SDK y el servicio de bot Azure
• Comprender cómo diseñar bots usando patrones de bots
• Desarrollar su primer bot inteligente utilizando Microsoft Azure

Audiencia

• Desarrolladores
• Enthusiastas
• Ingenieros
• Profesionales de TI

Formato del curso

• Parte teórica, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva

Artificial Neural Network es un modelo de datos computacional usado en el desarrollo de sistemas de Artificial Intelligence (AI) capaces de realizar tareas "inteligentes". Neural Networks se usan comúnmente en aplicaciones de Machine Learning (ML), que son en sí mismas una implementación de AI. Deep Learning es un subconjunto de ML.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Chile (en línea o presencial) proporciona una introducción al campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Aborda aplicaciones prácticas en estadística, informática, procesamiento de señales, visión artificial, minería de datos y bioinformática.

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

• Aplicar métodos estadísticos básicos al reconocimiento de patrones.
• Utilice modelos clave como redes neuronales y métodos de kernel para el análisis de datos.
• Implementar técnicas avanzadas para la resolución de problemas complejos.
• Mejore la precisión de la predicción mediante la combinación de diferentes modelos.

Un bot o chatbot es como un asistente informático que se utiliza para automatizar las interacciones de los usuarios en varias plataformas de mensajería y hacer las cosas más rápido sin necesidad de que los usuarios hablen con otro humano.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo comenzar a desarrollar un bot a medida que avanzan en la creación de chatbots de muestra utilizando herramientas y marcos de desarrollo de bots.

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

• Comprender los diferentes usos y aplicaciones de los bots
• Comprender el proceso completo en el desarrollo de bots
• Explora las diferentes herramientas y plataformas utilizadas en la creación de bots
• Crear un chatbot de muestra para Facebook Messenger
• Creación de un chatbot de ejemplo con Microsoft Bot Framework

Audiencia

• Desarrolladores interesados en crear su propio bot

Formato del curso

• Parte conferencia, parte discusión, ejercicios y práctica práctica intensa

Tipo: Formación teórica con aplicaciones acordadas de antemano con los alumnos sobre Lasaña o Keras según el grupo pedagógico

Método didáctico: presentación, intercambios y estudios de casos

La inteligencia artificial, después de haber irrumpido en muchos campos científicos, ha comenzado a revolucionar un gran número de sectores económicos (industria, medicina, comunicación, etc.). Sin embargo, su presentación en los principales medios de comunicación es a menudo una fantasía, muy alejada de lo que realmente son los campos de Machine Learning o Deep Learning. El objetivo de esta formación es proporcionar a los ingenieros que ya tienen un dominio de las herramientas informáticas (incluyendo una programación básica de software) una introducción a Deep Learning así como a sus diferentes áreas de especialización y por tanto a las principales arquitecturas de red existentes en la actualidad. Si se recuerdan los conceptos básicos de matemáticas durante el curso, se recomienda un nivel de matemáticas del tipo BAC+2 para mayor comodidad. Es absolutamente posible saltarse el eje matemático para mantener solo una visión de "sistema", pero este enfoque limitará en gran medida su comprensión del tema.

El entrenamiento está dirigido a personas que desean aprender los fundamentos de las redes neuronales y sus aplicaciones.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está orientada a participantes de nivel intermedio que desean mejorar sus habilidades en el diseño, programación y puesta en marcha de sistemas robóticos inteligentes para la automatización y más allá.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la Inteligencia Artificial Física (Physical AI) 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 el testing y optimización robótica.
• Abordar desafíos como la fusión de sensores, el procesamiento en tiempo real y la eficiencia energética.

Este curso es una introducción al uso de redes neuronales en problemas del mundo real utilizando el software R-project.

Un robot inteligente es un sistema Artificial Intelligence (AI) que puede aprender de su entorno y de su experiencia y aprovechar sus capacidades en función de ese conocimiento. Smart Robots puede colaborar con los humanos, trabajando junto a ellos y aprendiendo de su comportamiento. Además, tienen la capacidad no solo para el trabajo manual, sino también para tareas cognitivas. Además de los robots físicos, Smart Robots también pueden estar puramente basados en software, residiendo en una computadora como una aplicación de software sin partes móviles ni interacción física con el mundo.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán las diferentes tecnologías, marcos y técnicas para programar diferentes tipos de mecánica Smart Robots, y luego aplicarán este conocimiento para completar sus propios proyectos de Smart Robot.

El curso se divide en 4 secciones, cada una de las cuales consta de tres días de conferencias, debates y desarrollo práctico de robots en un entorno de laboratorio en vivo. Cada sección concluirá con un proyecto práctico para permitir que los participantes practiquen y demuestren sus conocimientos adquiridos.

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

Al final de esta formación, 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 Smart Robots
• Construya y opere un robot inteligente mecánico simulado que pueda ver, sentir, procesar, agarrar, navegar e interactuar con humanos a través de la voz
• Amplíe la capacidad de un robot inteligente para realizar tareas complejas a través de Deep Learning
• Pruebe y solucione problemas de un robot inteligente en escenarios realistas

Audiencia

• Desarrolladores
• Ingenieros

Formato del curso

• En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica intensa

Nota

• Para personalizar cualquier parte de este curso (lenguaje de programación, modelo de robot, etc.) por favor póngase en contacto con nosotros para concertarlo.

Smart Robotics es la integración de inteligencia artificial en sistemas robóticos para mejorar la percepción, toma de decisiones y control autónomo.

Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a ingenieros avanzados en robótica, integradores de sistemas y líderes en automatización que desean implementar percepción, planificación y control impulsados por IA en entornos de fabricación inteligente.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender y aplicar técnicas de IA para la percepción robótica y fusión de sensores.
• Desarrollar algoritmos de planificación de movimiento 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 flujos de trabajo de fábricas inteligentes.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchas actividades y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones para la Personalización del Curso

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