Robótica Segura y Explicable: Verificación, Casos de Seguridad y Ética

La Inteligencia Artificial (IA) para Robótica combina aprendizaje automático, sistemas de control y fusión de sensores para crear máquinas inteligentes capaces de percibir, razonar y actuar de manera autónoma. Mediante herramientas modernas como ROS 2, TensorFlow y OpenCV, los ingenieros ahora pueden diseñar robots que naveguen, planifiquen e interactúen con entornos del mundo real de forma inteligente.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio que deseen desarrollar, entrenar y desplegar sistemas robóticos impulsados por IA utilizando tecnologías y marcos de trabajo de código abierto actuales.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Utilizar Python y ROS 2 para construir y simular comportamientos robóticos.
• Implementar Filtros de Kalman y Filtros de Partículas para localización y seguimiento.
• Aplicar técnicas de visión por computadora usando OpenCV para percepción y detección de objetos.
• Utilizar TensorFlow para la predicción de movimiento y el control basado en aprendizaje.
• Integrar SLAM (Localización y Mapeo Simultáneos) para la navegación autónoma.
• Desarrollar modelos de aprendizaje por refuerzo para mejorar la toma de decisiones robóticas.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Implementación práctica usando ROS 2 y Python.
• Ejercicios prácticos con entornos robóticos simulados y reales.

Opciones de Personalización del Curso

Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

ROS 2 (Robot Operating System 2) es un marco de código abierto diseñado para apoyar el desarrollo de aplicaciones robóticas complejas y escalables.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros y desarrolladores de robótica de nivel intermedio que deseen implementar navegación autónoma y SLAM (Localización y Mapeo Simultáneos) utilizando ROS 2.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y ajustar ROS 2 para aplicaciones de navegación autónoma.
• Implementar algoritmos SLAM para mapeo y localización.
• Integrar sensores como LiDAR y cámaras con ROS 2.
• Simular y probar la navegación autónoma en Gazebo.
• Implementar pilas de navegación en robots físicos.

Formato del Curso

• Lección interactiva y discusión.
• Práctica con herramientas de ROS 2 y entornos de simulación.
• Implementación y pruebas en un laboratorio virtual o con robots físicos.

Opciones de Personalización del Curso

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

OpenCV es una biblioteca de visión por computadora de código abierto que permite el procesamiento de imágenes en tiempo real, mientras que los marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow proporcionan las herramientas necesarias para la percepción inteligente y la toma de decisiones en sistemas robóticos.

Esta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de robótica de nivel intermedio, profesionales de visión por computadora e ingenieros de aprendizaje profundo que desean aplicar técnicas de visión por computadora y aprendizaje profundo para la percepción y autonomía robótica.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar tuberías de visión por computadora utilizando OpenCV.
• Integrar modelos de aprendizaje profundo para la detección y reconocimiento de objetos.
• Utilizar datos basados en visión para el control y la navegación robóticos.
• Combinar algoritmos clásicos de visión con redes neuronales profundas.
• Desplegar sistemas de visión por computadora en plataformas embebidas y robóticas.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusión.
• Práctica mediante el uso de OpenCV y TensorFlow.
• Ejecución en laboratorio en sistemas robóticos simulados o físicos.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Un bot o chatbot es como un asistente de computadora que se utiliza para automatizar las interacciones de los usuarios en diversas plataformas de mensajería y agilizar procesos sin necesidad de que los usuarios hablen con otro humano.

En esta formación guiada por un instructor, los participantes aprenderán a iniciarse en el desarrollo de bots mientras avanzan paso a paso en la creación de chatbots de ejemplo utilizando herramientas y marcos de trabajo de desarrollo de bots.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los diferentes usos y aplicaciones de los bots
• Entender el proceso completo de desarrollo de bots
• Explorar las distintas herramientas y plataformas utilizadas en la construcción de bots
• Construir un chatbot de ejemplo para Facebook Messenger
• Construir un chatbot de ejemplo utilizando Microsoft Bot Framework

Audiencia objetivo

• Desarrolladores interesados en crear su propio bot

Formato del curso

• Parte de conferencia, parte discusión, ejercicios y mucha práctica práctica manual

La IA en el borde permite que los modelos de inteligencia artificial se ejecuten directamente en dispositivos integrados o con recursos limitados, reduciendo la latencia y el consumo de energía, al tiempo que aumenta la autonomía y la privacidad en sistemas robóticos.

Esta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores embebidos e ingenieros robóticos de nivel intermedio que desean implementar técnicas de inferencia y optimización de aprendizaje automático directamente en hardware robótico utilizando marcos de TinyML e IA en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML e IA en el borde aplicados a la robótica.
• Convertir y desplegar modelos de IA para inferencia en el dispositivo.
• Optimizar los modelos para velocidad, tamaño y eficiencia energética.
• Integrar sistemas de IA en el borde en las arquitecturas de control robótico.
• Evaluar el rendimiento y la precisión en escenarios del mundo real.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Práctica hands-on utilizando cadenas de herramientas de TinyML e IA en el borde.
• Ejercicios prácticos en plataformas de hardware embebido y robótico.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a participantes de nivel intermedio que desean explorar el papel de los robots colaborativos (cobots) y otros sistemas de IA centrados en el ser humano en los lugares de trabajo modernos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la Inteligencia Artificial Física Centrada en el Humano y sus aplicaciones.
• Explorar el papel de los robots colaborativos para mejorar la productividad laboral.
• Identificar y abordar los desafíos en las interacciones entre humanos y máquinas.
• Diseñar flujos de trabajo que optimicen la colaboración entre personas y sistemas impulsados por IA.
• Fomentar una cultura de innovación y adaptabilidad en entornos laborales integrados con IA.

Interacción Humano-Robot (HRI): Voz, Gestos y Control Colaborativo es un curso práctico diseñado para introducir a los participantes en el diseño e implementación de interfaces intuitivas para la comunicación entre humanos y robots. La formación combina teoría, principios de diseño y práctica de programación para construir sistemas de interacción naturales y receptivos mediante técnicas de voz, gestos y control compartido. Los participantes aprenderán a integrar módulos de percepción, desarrollar sistemas de entrada multimodal y diseñar robots que colaboren con seguridad con los seres humanos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel principiante a intermedio que deseen diseñar e implementar sistemas de interacción humano-robot que mejoren la usabilidad, la seguridad y la experiencia del usuario.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos y los principios de diseño de la interacción humano-robot.
• Desarrollar mecanismos de control y respuesta basados en voz para robots.
• Implementar el reconocimiento de gestos utilizando técnicas de visión por computadora.
• Diseñar sistemas de control colaborativo para una autonomía compartida y segura.
• Evaluar los sistemas HRI según su usabilidad, seguridad y factores humanos.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y demostraciones.
• Ejercicios prácticos de codificación y diseño.
• Experimentos prácticos en entornos robóticos reales o simulados.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.

La Automatización de Robótica Industrial: Integración ROS-PLC y Gemelos Digitales es un curso práctico centrado en conectar la automatización industrial con los marcos modernos de robótica. Los participantes aprenderán a integrar sistemas robóticos basados en ROS (Robot Operating System) con PLCs para lograr operaciones sincronizadas, además de explorar entornos de gemelo digital para simular, supervisar y optimizar procesos de producción. El curso hace hincapié en la interoperabilidad, el control en tiempo real y el análisis predictivo utilizando réplicas digitales de sistemas físicos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean desarrollar habilidades prácticas para conectar robots controlados por ROS con entornos PLC e implementar gemelos digitales para la optimización de la automatización y la manufactura.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los protocolos de comunicación entre sistemas ROS y PLC.
• Implementar el intercambio de datos en tiempo real entre robots y controladores industriales.
• Desarrollar gemelos digitales para la supervisión, pruebas y simulación de procesos.
• Integrar sensores, actuadores y manipuladores robóticos dentro de flujos de trabajo industriales.
• Diseñar y validar sistemas de automatización industrial utilizando entornos de simulación híbrida.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y recorridos por la arquitectura.
• Ejercicios prácticos que integran sistemas ROS y PLC.
• Implementación de proyectos de simulación y gemelos digitales.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está destinada a ingenieros que desean aprender sobre la aplicabilidad de la inteligencia artificial en sistemas mecatrónicos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Obtener una visión general de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la inteligencia computacional.
• Comprender los conceptos de las redes neuronales y los diferentes métodos de aprendizaje.
• Elegir enfoques de inteligencia artificial de manera efectiva para problemas de la vida real.
• Implementar aplicaciones de IA en la ingeniería mecatrónica.

Sistemas Multi-Robots e Inteligencia de Enjambre es un curso de formación avanzada que explora el diseño, la coordinación y el control de equipos robóticos inspirados en los comportamientos de enjambre biológico. Los participantes aprenderán a modelar interacciones, implementar toma de decisiones distribuida y optimizar la colaboración entre múltiples agentes. El curso combina teoría con simulación práctica para preparar a los estudiantes para aplicaciones en logística, defensa, búsqueda y rescate, y exploración autónoma.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean diseñar, simular e implementar sistemas multi-robots y basados en enjambre utilizando marcos y algoritmos de código abierto.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y dinámicas de la inteligencia de enjambre y la robótica cooperativa.
• Diseñar estrategias de comunicación y coordinación para sistemas multi-robots.
• Implementar algoritmos de toma de decisiones distribuida y consenso.
• Simular comportamientos colectivos como control de formación, enjambres y cobertura.
• Aplicar técnicas basadas en enjambre a escenarios del mundo real y problemas de optimización.

Formato del Curso

• Conferencias avanzadas con análisis profundo de algoritmos.
• Codificación práctica y simulación en ROS 2 y Gazebo.
• Proyecto colaborativo que aplica los principios de la inteligencia de enjambre.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica y especialistas de IA que desean utilizar la IA multimodal para integrar diversos datos sensoriales, creando robots más autónomos y eficientes que puedan ver, oír y tocar.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Implementar detección multimodal en sistemas robóticos.
• Desarrollar algoritmos de IA para la fusión de sensores y la toma de decisiones.
• Crear robots capaces de realizar tareas complejas en entornos dinámicos.
• Abordar los desafíos en el procesamiento de datos en tiempo real y la actuación.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a participantes de nivel intermedio que deseen mejorar sus habilidades en el diseño, programación y despliegue de sistemas robóticos inteligentes para la automatización y otros usos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la IA Física 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 pruebas y optimización robótica.
• Abordar desafíos como la fusión de sensores, el procesamiento en tiempo real y la eficiencia energética.

Prototipado Rápido Práctico para Robótica con ROS 2 y Docker es un curso práctico diseñado para ayudar a los desarrolladores a crear, probar e implementar aplicaciones robóticas de manera eficiente. Los participantes aprenderán cómo contenerizar entornos de robótica, integrar paquetes de ROS 2 y prototipar sistemas robóticos modulares utilizando Docker para garantizar reproducibilidad y escalabilidad. El curso hace hincapié en agilidad, control de versiones y prácticas de colaboración adecuadas para equipos de desarrollo e innovación en etapas tempranas.

Esta capacitación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel principiante a intermedio que deseen acelerar los flujos de trabajo de desarrollo robótico utilizando ROS 2 y Docker.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo de ROS 2 dentro de contenedores Docker.
• Desarrollar y probar prototipos robóticos en configuraciones modulares y reproducibles.
• Utilizar herramientas de simulación para validar el comportamiento del sistema antes de la implementación en hardware.
• Colaborar de manera efectiva mediante proyectos robóticos contenerizados.
• Aplicar conceptos de integración y despliegue continuos en pipelines robóticos.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y demostraciones.
• Ejercicios prácticos con entornos de ROS 2 y Docker.
• Mini-proyectos centrados en aplicaciones robóticas del mundo real.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

El aprendizaje por refuerzo (RL, por sus siglas en inglés) es un paradigma del aprendizaje automático en el que los agentes aprenden a tomar decisiones mediante la interacción con un entorno. En robótica, el RL permite que los sistemas autónomos desarrollen capacidades de control y toma de decisiones adaptativas a través de la experiencia y la retroalimentación.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros en aprendizaje automático de nivel avanzado, investigadores en robótica y desarrolladores que deseen diseñar, implementar y desplegar algoritmos de aprendizaje por refuerzo en aplicaciones robóticas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y las matemáticas del aprendizaje por refuerzo.
• Implementar algoritmos de RL, como Q-learning, DDPG y PPO.
• Integrar RL con entornos de simulación robótica utilizando OpenAI Gym y ROS 2.
• Entrenar robots para realizar tareas complejas de manera autónoma mediante prueba y error.
• Optimizar el rendimiento del entrenamiento utilizando marcos de aprendizaje profundo como PyTorch.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusión.
• Implementación práctica usando Python, PyTorch y OpenAI Gym.
• Ejercicios prácticos en entornos robóticos simulados o físicos.

Opciones de personalización del curso

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La Robótica Inteligente consiste en integrar inteligencia artificial en sistemas robóticos para mejorar la percepción, la toma de decisiones y el control autónomo.

Este entrenamiento en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de robótica de nivel avanzado, integradores de sistemas y líderes de automatización que desean implementar percepción, planificación y control impulsados por IA en entornos de manufactura inteligente.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Gran cantidad de ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.