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Temario del curso
Introducción a la IA en Vehículos Autónomos
- Comprensión de los niveles de conducción autónoma e integración de IA
- Descripción 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 del Aprendizaje Profundo para la Conducción Autónoma
- Arquitecturas de redes neuronales para automóviles autónomos
- Redes neuronales convolucionales (CNN) para procesamiento de imágenes
- Redes neuronales recurrentes (RNN) para datos temporales
Visión por Computador para la Conducción Autónoma
- Detección de objetos utilizando YOLO y SSD
- Técnicas de detección de carriles y seguimiento de carretera
- Segmentación semántica para la percepción del entorno
Aprendizaje por Refuerzo para las Decisiones de Conducción
- Procesos de Decisión de Markov (MDP) en vehículos autónomos
- Entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo por refuerzo (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 multi-sensor para el mapeo del entorno
Modelos de Aprendizaje Profundo para la Predicción de Conducción
- Construcción de modelos de predicción conductual
- Pronóstico de trayectorias para la evitación de obstáculos
- Reconocimiento del estado e intención del conductor
Evaluación y Optimización de Modelos
- Métricas para la precisión y el rendimiento del modelo
- Técnicas de optimización para la ejecución en tiempo real
- Despliegue de modelos entrenados en plataformas de vehículos autónomos
Estudios de Caso 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 carril
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimientos sólidos de programación en Python
- Experiencia con marcos de trabajo de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
- Familiaridad con tecnología automotriz y visión por computador
Público Objetivo
- Científicos de datos que desean trabajar en aplicaciones de conducción autónoma
- Especialistas en IA enfocados en el desarrollo de IA automotriz
- Desarrolladores interesados en técnicas de aprendizaje profundo para automóviles autónomos
21 Horas
