AI+ RoboticsTM
AT-420
Construir el futuro con automatización inteligente- Robottático de hierro forjado: Aplicar IA en Aprendizaje profundo, Aprendizaje de Reforzamiento y automatización inteligente
- Sistemas del Mundo Real: Trabajar con sistemas autónomos y agentes inteligentes
- Ética " Innovación: Aprender prácticas alineadas por la industria y estrategias de innovación
- Proyectos Hands-On: Obtenga experiencia en diseño, optimización e implementación de soluciones robóticas
Por qué esta certificación importa
En un Glance: Curso + Vista general
- Instructor-Led: 5 días (en vivo o virtual)
- Auto-Pagado: 40 horas de contenido
¿Quién debería inscribirse?
Robotics Engineers: Mejorar el diseño y la funcionalidad del sistema robótico usando AI para automatización y control.
Ingenieros mecánicos: Integrar la IA optimización sistemas de robótica y mejora el rendimiento en fabricación y producción.
AI Specialists: Aplicar técnicas de inteligencia artificial para mejorar la inteligencia y autonomía de los sistemas robóticos.
Especialistas en TI: Implementar soluciones impulsadas por IA para mejorar la infraestructura robótica y los sistemas de comunicación.
Estudiantes & Nuevos Graduados: Construir habilidades esenciales en IA y robótica para tener éxito en un campo emergente con potencial de crecimiento infinito.
Funciones de empleo e industria Outlook
AI Robotics Integration Expert:
Integra las tecnologías de IA en los sistemas robotizados existentes, mejorando su rendimiento y permitiendo nuevas funcionalidades y aplicaciones.
AI Robotics System Developer:
Crea sistemas robóticos complejos que incorporan IA, centrándose en mejorar capacidades como percepción, aprendizaje y comportamiento adaptativo.
Robotics Engineer with AI Expertise:
Diseña y desarrolla robots avanzados, integrando algoritmos de inteligencia artificial para mejorar la autonomía, la toma de decisiones y la funcionalidad robótica general.
AI Intelligent Robotics Specialist:
Se especializa en desarrollar robots inteligentes que utilizan IA para tareas avanzadas, como navegación, manipulación e interacción humana.
Crecimiento de la industria: Avanzando la automatización y las máquinas inteligentes para la industria 4.0
- Se proyecta que el mercado global de robótica AI crezca en una CAGR de 39,1% de 2023 a 2030. (Fuente: Grand View Research)
- La robótica impulsada por AI está transformando industrias como la fabricación, la salud y la logística, la automatización de conducción y la mejora de la eficiencia operacional.
- Se está acelerando la adopción de soluciones robóticas mejoradas por AI, con organizaciones que utilizan IA para el monitoreo en tiempo real y sistemas autónomos.
- La automatización impulsada por IA se está convirtiendo en esencial para industrias como automotriz y aeroespacial, mejorando la productividad, la seguridad y la rentabilidad.
- La IA en la robótica está revolucionando sectores como la agricultura, la salud y el almacenamiento optimizando procesos y mejorando la toma de decisiones.
Habilidades que ganarás
- Automatización del proceso robótico (RPA)
- Sistemas de control de potencia
- Machine Learning for Robotics
- Robotic Path Planning
- Integración de sensores y procesamiento de datos
Lo que aprenderás
- 1.1 Resumen de Robotics: Introducción, historia, evolución y impacto
- 1.2 Introducción a la Inteligencia Artificial (AI) en Robotics
- 1.3 Fundamentals of Machine Learning (ML) and Deep Learning
- 1.4 Papel de las redes neuronales en la robótica
- 2.1 Componentes de sistemas de inteligencia artificial y robótica
- 2.2 Diversión profunda en sensores, actuadores y sistemas de control
- 2.3 Exploring Machine Learning Algorithms in Robotics
- 3.1 Introducción a los sistemas autónomos
- 3.2 Bloques de construcción de agentes inteligentes
- 3.3 Estudios de casos: vehículos autónomos y robots industriales
- 3.4 Principales Plataformas de Desarrollo: ROS (Robot Operating System)
- 4.1 Python for Robotics and Machine Learning
- 4.2 TensorFlow y PyTorch para AI en Robotics
- 4.3 Introducción a otros marcos esenciales
- 5.1 Comprender el aprendizaje profundo: redes neuronales, CNNs
- 5.2 Sistemas de visión robótica: detección de objetos, reconocimiento
- 5.3 Sesión práctica: Capacitación de una CNN para el reconocimiento de objetos
- 5.4 Caso de uso: Fabricación de precisión con visión robótica
- 6.1 Fundamentos de aprendizaje de refuerzo (LR)
- 6.2 Aplicación de algoritmos RL para robótica
- 6.3 Sesión práctica: desarrollar modelos RL para robots
- 6.4 Caso de uso: Optimización de operaciones de almacén con RL
- 7.1 Exploración de IA Generativa: GANs and Applications
- 7.2 Robots creativos: Diseño, Creación e Innovación
- 7.3 Sesión práctica: Generando diseños de novelas para robótica
- 7.4 Caso de uso: Fabricación personalizada con AI
- 8.1 Introducción a la NLP para la robótica
- 8.2 Sistemas de control activados por voz
- 8.3 Sesión práctica: Creación de una interfaz de Robot de voz
- 8.4 Estudio de caso: Robots auxiliares en atención de salud
- 9.1 Hands-on Session-1: Building AI Models for Object Recognition using Python Programming
- 9.2 Hands-on Session-2: Path Planning, Obstacle Avoidance, and Localization Implementation using Python Programming
- 9.3 Sesión práctica-3: PID Controller Implementación mediante programación de Python
- 9.4 Maletas de uso: Agricultura de precisión, Líneas de montaje automatizadas
- 10.1 Integración de Blockchain y Robotics
- 10.2 Computación cuántica y su potencial
- 11.1 Comprender la automatización del proceso robótico y sus casos de uso
- 11.2 Herramientas RPA populares y sus características
- 11.3 Integración de la IA con la RPA
- 12.1 Consideraciones éticas en IA y Robótica
- 12.2 Normas de seguridad para la robótica dirigida por AI
- 12.3 Discusión: elaboración de políticas y reglamentos de inteligencia artificial
- 13.1 Últimas innovaciones en robótica y AI
- 13.2 Futuro de trabajo y sociedad: impacto de la IA y la robótica
- 1. ¿Qué son los agentes de inteligencia artificial?
- 2. Capacidades clave de los agentes de IA en Robotics
- 3. Aplicaciones y tendencias para agentes de IA en robótica
- 4. Cómo funciona un agente de inteligencia
- 5. Características básicas de los agentes de IA
- 6. El futuro de los agentes de IA en Robotics
- 7. Tipos de agentes de inteligencia artificial
Herramientas Te Maestro
Gimnasio OpenAI
GreyOrange
Neurala
Dialogflow
Prerrequisitos
- Familiaridad con conceptos básicos de Inteligencia Artificial (AI), sin necesidad de conocimientos técnicos.
- La apertura para generar ideas y conceptos innovadores, aprovechando eficazmente las herramientas de IA en el proceso.
- Capacidad para analizar la información críticamente y evaluar las implicaciones de las tecnologías de IA y Robotics.
- Lectura para participar en actividades de solución de problemas y aplicar técnicas de IA al escenario real
Detalles del examen
Duración
90 minutos
Resultado de paso
70%
Formato
50 preguntas de selección múltiple / respuesta múltiple
Método de entrega
Online a través de la plataforma de examen proctorado (planificación flexible)
Exam Blueprint
- Introducción a la robótica e inteligencia artificial (AI) – 5%
- Comprender la Mecánica de IA y Robótica – 6%
- Sistemas autónomos e agentes inteligentes – 6%
- Marco de desarrollo de la IA y la Robótica – 9%
- Algoritmos de aprendizaje profundo en robótica – 9%
- Reforzamiento Aprendizaje en Robótica – 9%
- IA generativa para la creatividad robótica – 9%
- Procesamiento de Lengua Natural (NLP) para Interacción Humana-Robot – 9%
- Actividades prácticas y lugares de uso – 8%
- Tecnologías emergentes e innovación en robótica – 9%
- Explorando AI con Automatización del Proceso Robótico (RPA) – 9%
- Ética AI, Seguridad y Política – 6%
- Innovaciones y tendencias futuras en IA y Robótica – 6%
Elija el formato que ajuste su agenda
Lo que se incluye (Subscripción de un año + todas las actualizaciones):
- Videos de alta calidad, E-book (PDF & Audio) y Podcasts
- AI Mentor for Personalized Guidance
- Quizzes, valoraciones y recursos del curso
- Pruebas en línea con una recuperación gratuita
- Guía general de estudio del examen
- Manos a la obra
Instructor-Led (Live Virtual/Classroom)
- 5 días de entrenamiento intensivo con demos en vivo
- en tiempo real, colaboración entre pares y laboratorios prácticos
- Dirigido por instructores certificados de AI y entregados a través de socios autorizados de capacitación
Auto-pagado en línea
- ~40 horas de clases de vídeo a pedido, libros electrónicos, podcasts y laboratorios interactivos
- Aprende en cualquier lugar, en cualquier momento, con cuestionarios modulares para seguir el progreso
Descubra sus certificaciones y programas basados en el papel ideal!
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CertificadoPreguntas frecuentes
La certificación AI+ RoboticsTM proporciona una comprensión integral de la intersección de Inteligencia Artificial (AI) y Robotics.
Esta certificación es ideal para profesionales y entusiastas interesados en AI y Robotics, incluyendo aquellos con familiaridad básica con los conceptos de AI.
Obtendrás experiencia práctica en la construcción de modelos AI, la formación de redes neuronales, el desarrollo de modelos de aprendizaje de refuerzo.
Esta certificación mejorará sus habilidades en IA y Robotics, lo que le hará un valioso activo en las industrias que adoptan soluciones de automatización y de IA.
Los participantes deben tener una comprensión básica de los conceptos de IA, estar abiertos a generar ideas innovadoras, tener la capacidad de analizar críticamente la información.
