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Temario del curso
Introducción a la IA en Vehículos Autónomos
- Comprensión de los niveles de conducción autónoma y la integración de IA
- Visión general de los marcos de trabajo y bibliotecas de IA utilizados en la conducción autónoma
- Tendencias e innovaciones en la autonomía vehicular impulsada por IA
Fundamentos de Aprendizaje Profundo para Conducción Autónoma
- Arquitecturas de redes neuronales para automóviles de conducción autónoma
- Redes neuronales convolucionales (CNN) para el procesamiento de imágenes
- Redes neuronales recurrentes (RNN) para datos temporales
Visión por Computadora para Conducción Autónoma
- Detección de objetos utilizando YOLO y SSD
- Técnicas de detección de carriles y seguimiento de la vía
- Segmentación semántica para la percepción del entorno
Aprendizaje por Refuerzo para Decisiones de Conducción
- Procesos de Decisión de Markov (MDP) en vehículos autónomos
- Entrenamiento de modelos de aprendizaje por refuerzo profundo (DRL)
- Aprendizaje basado en simulación para políticas de conducción
Fusión de Sensores y Percepción
- Integración de datos de LiDAR, RADAR y cámaras
- Filtrado de Kalman y técnicas de fusión de sensores
- Procesamiento de datos multisensores para el mapeo del entorno
Modelos de Aprendizaje Profundo para Predicción de Conducción
- Construcción de modelos de predicción de comportamiento
- Pronóstico de trayectorias para la evasión de obstáculos
- Reconocimiento del estado e intención del conductor
Evaluación y Optimización de Modelos
- Métricas para la precisión y el rendimiento de los modelos
- Técnicas de optimización para la ejecución en tiempo real
- Despliegue de modelos entrenados en plataformas de vehículos autónomos
Casos de Estudio y Aplicaciones del Mundo Real
- Análisis de incidentes en vehículos autónomos y desafíos de seguridad
- Exploración de implementaciones exitosas de sistemas de conducción impulsados por IA
- Proyecto: Desarrollo de un modelo de IA para seguimiento de carriles
Requerimientos
- Domino del lenguaje de programación Python
- Experiencia con marcos de trabajo de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
- Conocimiento de la tecnología automotriz y la visión por computadora
Público Objetivo
- Científicos de datos que buscan trabajar en aplicaciones de conducción autónoma
- Especialistas en IA enfocados en el desarrollo de IA para el sector automotriz
- Desarrolladores interesados en técnicas de aprendizaje profundo para automóviles de conducción autónoma
21 Horas
