La IA para la Robótica representa el punto de encuentro entre la inteligencia y el movimiento: el lugar donde los algoritmos piensan, los sensores perciben y las máquinas actúan con propósito. Es la frontera donde los datos se convierten en destreza, impulsando la próxima generación de sistemas autónomos, robots industriales y máquinas inteligentes.
En estos cursos de formación en vivo dirigidos por instructores, los participantes exploran cómo la inteligencia artificial transforma la robótica en sistemas adaptativos y de aprendizaje. A través de ejercicios prácticos, profundizan en modelos de percepción, planificación de movimiento, aprendizaje por refuerzo y arquitecturas de control impulsadas por IA que acercan a las máquinas a una respuesta similar a la humana.
Quienes participan en línea entran en un entorno que replica el ritmo de los laboratorios reales, guiados paso a paso mediante demostraciones en vivo y codificación colaborativa a través de un escritorio remoto interactivo. Cada sesión se desarrolla como una exploración compartida de la lógica y el movimiento, y no como una lección unidireccional.
Para los equipos que prefieren construir y probar lado a lado, la formación presencial en vivo en Quito, realizada en las instalaciones del cliente o dentro de los centros corporativos de formación de NobleProg, convierte el aprendizaje en experimentación. Los robots, el código y la imaginación se encuentran en un espacio práctico donde la teoría toma forma física.
También conocida como IA de Robótica o Robótica Inteligente, nuestra formación ayuda a los profesionales a puentear software y mecánica, construyendo sistemas que perciben, deciden y actúan con una autonomía y precisión crecientes.
NobleProg — Su proveedor local de formación
Quito - Av Eloy Alfaro
Avenida 5915, Av Eloy Alfaro E6-24 y, Quito, ecuador, 170102
Dale un impulso a tus últimas ideas en Batán Alto con los espacios de trabajo flexibles de 5915 Av Eloy Alfaro. Disfrute de vistas inspiradoras sobre un paisaje urbano ecléctico, con el espectacular telón de fondo de las estribaciones andinas de Quito.
This practical, instructor-led training in Quito covers rapid prototyping for robotics using ROS 2 and Docker. Participants learn to build, test, and deploy modular robotic systems efficiently, gaining hands-on skills in containerization, simulation, and version control for scalable development.
This hands-on HRI course in Quito covers voice, gesture, and collaborative control. Learn to build intuitive, multimodal interfaces for safe human-robot collaboration, focusing on practical design principles, speech recognition, gesture detection, and shared autonomy to enhance usability and safety.
This hands-on training in Quito covers ROS-PLC integration and digital twins for industrial automation. Learn to synchronize robotic systems with PLCs, develop digital replicas for simulation, and optimize production workflows through real-time data exchange and advanced monitoring techniques.
An advanced training in Quito covering deep learning for robotic manipulation. Learn perception, grasp planning, and control using neural networks and ROS 2. Hands-on exercises in simulation prepare you to deploy intelligent, adaptable grasping solutions on real robotic arms effectively.
An advanced training in Quito covering the design and coordination of multi-robot systems. Participants will learn to model swarm intelligence, implement distributed decision-making, and optimize collaboration across agents using hands-on simulation in ROS 2 and Gazebo for real-world applications.
Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor, en Quito enseña a profesionales avanzados a integrar TinyML en la robótica autónoma. Los participantes diseñarán modelos optimizados, implementarán pipelines de percepción en el dispositivo y desplegarán IA ligera en hardware embebido para la autonomía en tiempo real.
This 21-hour instructor-led training in Quito covers safety cases, verification, and explainable AI for robotics. Learn to apply hazard analysis, ethical governance, and compliance standards to ensure transparent, trustworthy robotic decision-making in real-world deployments.
This live training in Quito guides intermediate engineers in deploying TinyML models for robotics. Learn to optimize inference for speed and energy, integrate AI into control systems, and build autonomous, low-latency robotic solutions directly on embedded hardware.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial), está dirigida a participantes de nivel intermedio que deseen explorar el papel de los robots colaborativos (cobots) y otros sistemas de IA centrados en el ser humano en los entornos laborales modernos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Comprender los principios de la IA Física Centrada en el Humano y sus aplicaciones.
Explorar el papel de los robots colaborativos en la mejora de la productividad laboral.
Identificar y abordar los desafíos en las interacciones humano-máquina.
Diseñar flujos de trabajo que optimicen la colaboración entre humanos y sistemas impulsados por IA.
Promover una cultura de innovación y adaptabilidad en los entornos laborales integrados con IA.
This instructor-led live training in Quito covers reinforcement learning principles and deep RL techniques like PPO and DDPG. Participants will implement algorithms using Python and PyTorch, integrate them with ROS 2 and OpenAI Gym, and train autonomous robots to solve complex tasks.
This instructor-led training in Quito covers computer vision for robotics using OpenCV and deep learning. Participants will learn to implement perception pipelines, integrate detection models, and deploy systems on embedded platforms for autonomous control.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica y investigadores de IA de nivel avanzado que deseen utilizar la IA multimodal para integrar diversos datos sensoriales y crear robots más autónomos y eficientes que puedan ver, escuchar y tocar.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
Implementar la sensibilidad multimodal en sistemas robóticos.
Desarrollar algoritmos de IA para la fusión de sensores y la toma de decisiones.
Crear robots que puedan realizar tareas complejas en entornos dinámicos.
Abordar los desafíos en el procesamiento de datos en tiempo real y la actuación.
In Quito, this live training equips advanced engineers with AI skills for robotic perception, planning, and control. Participants will apply sensor fusion, develop motion algorithms, and deploy learning-based strategies to integrate intelligent systems into smart manufacturing workflows effectively.
This instructor-led, live training in Quito equips intermediate robotics engineers with hands-on skills in autonomous navigation and SLAM using ROS 2. Learn to integrate LiDAR sensors, implement mapping algorithms, simulate in Gazebo, and deploy real-world navigation stacks on physical robots.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Quito (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 automatización y más allá.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
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 robóticas.
Abordar desafíos como la fusión de sensores, el procesamiento en tiempo real y la eficiencia energética.
This instructor-led live training in Quito covers the core concepts and hands-on fundamentals of AI for Robotics, helping participants build practical skills that apply directly to real-world work environments and modern business needs using ROS 2, TensorFlow, and OpenCV.
This instructor-led live training in Quito teaches developers how to build and deploy bots from scratch. Participants will explore key frameworks, design conversational logic, and create sample chatbots for Facebook Messenger and the Microsoft Bot Framework.
Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida 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 resolver problemas del mundo real.
Implementar aplicaciones de IA en la ingeniería mecatrónica.
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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.
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