Cursos de AI for Robotics en Quito

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 del despliegue en hardware.
• Colaborar eficazmente mediante proyectos robóticos contenerizados.
• Aplicar conceptos de integración y despliegue continuos en las tuberías de procesos robóticos.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

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

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 humano-robot. Esta formación combina teoría, principios de diseño y práctica de programación para construir sistemas de interacción naturales y receptivos utilizando técnicas de voz, gestos y control compartido. Los participantes aprenderán cómo integrar módulos de percepción, desarrollar sistemas de entrada multimodales y diseñar robots que colaboren de manera segura con los humanos.

Esta formación en vivo y dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada 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 podrán:

• Comprender los fundamentos y 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 basándose en la usabilidad, la seguridad y los factores humanos.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

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

La Automatización de Robótica Industrial: Integración ROS-PLC y Gemelos Digitales es un curso práctico centrado en conectar la automatización industrial con los marcos robóticos modernos. Los participantes aprenderán a integrar sistemas robásticos basados en ROS con PLC para operaciones sincronizadas y explorarán entornos de gemelos digitales para simular, monitorear y optimizar procesos de producción. El curso enfatiza la interoperabilidad, el control en tiempo real y el análisis predictivo utilizando réplicas digitales de sistemas físicos.

Esta formación impartida por instructores (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 fabricación.

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 monitoreo, 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 híbridos.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y recorridos por la arquitectura.
• Ejercicios prácticos de integración entre 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, por favor contáctenos para organizarla.

Manipulación y Agarre de Robots con Aprendizaje Profundo es un curso avanzado que conecta el control robótico con las técnicas modernas de aprendizaje automático. Los participantes explorarán cómo el aprendizaje profundo puede mejorar la percepción, la planificación del movimiento y el agarre diestro en sistemas robóticos. A través de teoría, simulación y ejercicios prácticos de programación, el curso guía a los estudiantes desde el control basado en percepción hasta el aprendizaje de políticas de extremo a extremo para tareas de manipulación.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a profesionales de nivel avanzado que desean aplicar métodos de aprendizaje profundo para habilitar una manipulación robótica inteligente, adaptable y precisa.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Desarrollar modelos de percepción para el reconocimiento de objetos y la estimación de la postura.
• Entrenar redes neuronales para la detección de agarres y la planificación del movimiento.
• Integrar módulos de aprendizaje profundo con controladores robóticos utilizando ROS 2.
• Simular y evaluar estrategias de agarre y manipulación en entornos virtuales.
• Desplegar y optimizar los modelos aprendidos en brazos robóticos reales o simulados.

Formato del Curso

• Conferencia dirigida por expertos y análisis detallados de algoritmos.
• Ejercicios prácticos de programación y simulación.
• Implementación y pruebas basadas en proyectos.

Opciones de Personalización del Curso

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

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

Esta formación 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-robot y basados en enjambres utilizando marcos de trabajo y algoritmos de código abierto.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Formato del Curso

• Clases avanzadas con análisis profundo de algoritmos.
• Programación 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 formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

TinyML es un marco de trabajo para implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores de bajo consumo y plataformas embebidas utilizadas en robótica y sistemas autónomos.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen integrar capacidades de percepción y toma de decisiones basadas en TinyML en robots autónomos, drones y sistemas de control inteligente.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Diseñar modelos TinyML optimizados para aplicaciones robóticas.
• Implementar pipelines de percepción en el dispositivo para autonomía en tiempo real.
• Integrar TinyML en marcos de control robótico existentes.
• Desplegar y probar modelos de IA ligeros en plataformas de hardware embebido.

Formato del Curso

• Conferencias técnicas combinadas con discusiones interactivas.
• Laboratorios prácticos enfocados en tareas de robótica embebida.
• Ejercicios prácticos que simulan flujos de trabajo autónomos del mundo real.

Opciones de Personalización del Curso

• Para entornos robóticos específicos de cada organización, se puede gestionar una personalización bajo solicitud.

Robótica Segura y Explicable es una formación integral centrada en la seguridad, verificación y gobernanza ética de los sistemas robóticos. Este curso conecta la teoría con la práctica mediante el análisis de metodologías de casos de seguridad, análisis de peligros y enfoques de IA explicable que hacen transparente y confiable la toma de decisiones de los robots. Los participantes aprenderán cómo garantizar el cumplimiento, verificar comportamientos y documentar la aseguración de la conformidad según estándares internacionales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar principios de verificación, validación y explicabilidad para garantizar el despliegue seguro y ético de sistemas robóticos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Desarrollar y documentar casos de seguridad para sistemas robóticos y autónomos.
• Aplicar técnicas de verificación y validación en entornos de simulación.
• Comprender marcos de IA explicable para la toma de decisiones en robótica.
• Integrar principios de seguridad y ética en el diseño y operación del sistema.
• Comunicar requisitos de seguridad y transparencia a las partes interesadas.

Formato del Curso

• Clases interactivas y debates.
• Ejercicios prácticos de simulación y análisis de seguridad.
• Estudios de caso basados en aplicaciones reales de robótica.

Opciones de Personalización del Curso

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

Edge AI 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, mientras aumenta la autonomía y la privacidad en los sistemas robóticos.

Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio en sistemas integrados e ingenieros de robótica que deseen implementar técnicas de inferencia y optimización de aprendizaje automático directamente en el hardware robótico utilizando TinyML y marcos de edge AI.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Formato del Curso

• Clase magistral interactiva y discusión.
• Práctica manual utilizando cadenas de herramientas de TinyML y edge AI.
• Ejercicios prácticos en plataformas de hardware integradas y robóticas.

Opciones de Personalización del Curso

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

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.

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y las matemáticas del aprendizaje por refuerzo.
• Implementar algoritmos 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 frameworks de aprendizaje profundo como PyTorch.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

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

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 para la percepción inteligente y la toma de decisiones en sistemas robóticos.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar pipelines 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 robótica.
• Combinar algoritmos clásicos de visión con redes neuronales profundas.
• Desplegar sistemas de visión por computadora en plataformas embebidas y robóticas.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Práctica práctica utilizando OpenCV y TensorFlow.
• Implementación en laboratorio en vivo en sistemas robóticos simulados o físicos.

Opciones de personalización del curso

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

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.

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de robótica de nivel avanzado, integradores de sistemas y líderes de automatización que deseen implementar percepción, planificación y control impulsados por IA en entornos de manufactura inteligente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Formato del curso

• Conferencias interactivas y debates.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

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

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 instructores (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros y desarrolladores de robótica de nivel intermedio que desean implementar navegación autónoma y SLAM (Localización y Mapeo Simultáneos) utilizando ROS 2.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Práctica hands-on utilizando herramientas de ROS 2 y entornos de simulación.
• Implementación y pruebas en laboratorio virtual o con robots físicos.

Opciones de Personalización del Curso

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

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.

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Utilizar Python y ROS 2 para construir y simular comportamientos robóticos.
• Implementar filtros de Kalman y filtros de partículas para la localización y el seguimiento.
• Aplicar técnicas de visión por computadora usando OpenCV para la percepción y la detección de objetos.
• Usar TensorFlow para la predicción de movimientos 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 utilizando ROS 2 y Python.
• Ejercicios prácticos con entornos robóticos simulados y reales.

Opciones de personalización del curso

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

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

En esta formación en vivo dirigida por instructores, los participantes aprenderán a iniciarse en el desarrollo de bots mientras crean ejemplos de chatbots utilizando herramientas y marcos de trabajo para el desarrollo de bots.

Al final de 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

• Clases teóricas, discusiones grupales, ejercicios y práctica intensiva

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.