Desarrolla habilidades esenciales en Robótica y Visión Artificial inscribiéndote ahora en este grand master de TECH”

El auge de la Inteligencia Artificial y la Robótica está transformando el panorama tecnológico, económico y social en todo el mundo. La especialización en áreas como la Visión Artificial se ha vuelto crucial para mantenerse a la vanguardia en esta era de rápidos avances y cambios disruptivos. La creciente interacción entre máquinas y humanos, así como la necesidad de procesar información visual de manera eficiente, exigen profesionales altamente capacitados que puedan abordar estos desafíos y liderar la innovación.

El grand master en Robótica y Visión Artificial ofrece una capacitación integral en estas disciplinas emergentes, abarcando temáticas como la Realidad Aumentada, Inteligencia Artificial y procesamiento de información visual en máquinas, entre otros. Los estudiantes se beneficiarán de un enfoque teórico-práctico, aprendiendo sobre las últimas novedades en Robótica y Visión Artificial y cómo aplicar estos conocimientos en entornos reales.

Además, el programa es 100% online, lo que permite a los estudiantes adaptar su aprendizaje a sus circunstancias personales y profesionales, facilitando la compatibilidad de su enseñanza con sus propias responsabilidades. Los alumnos tendrán acceso a materiales educativos de alta calidad, como video resúmenes, lecturas esenciales y vídeos en detalle, proporcionándoles una visión global sobre Robótica y Visión Artificial.

Así, el grand master en Robótica y Visión Artificial es una oportunidad única para los informáticos que buscan diferenciarse en un mercado laboral altamente competitivo y adquirir habilidades especializadas en un campo con un gran potencial de crecimiento.

Domina las técnicas de visión artificial y conviértete en un experto en el análisis de imágenes y sistemas de visión 3D”

Este grand master en Robótica y Visión Artificial contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Informática
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que están concebidos recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras en el desarrollo de Robots y Visión Artificial
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Descubre cómo la tecnología robótica puede ser aplicada en campos diversos como medicina y exploración espacial, reforzando considerablemente tu propuesta de valor”

Incluye en su cuadro docente a profesionales pertenecientes al ámbito del periodismo, que vierten en este programa la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará un estudio inmersivo programado para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el alumno deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, el profesional contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Potencia tus proyectos explorando la aplicación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la robótica"

Fortalece tus habilidades en algoritmos de planificación y control para el desarrollo de robots inteligentes y eficientes"

El objetivo principal del grand master en Robótica y Visión Artificial es instruir a expertos en el campo de la robótica, proporcionando una sólida base teórica y práctica en áreas esenciales como la visión artificial, la robótica móvil y la inteligencia artificial aplicada a la robótica. Los estudiantes aprenderán a diseñar y desarrollar sistemas robóticos avanzados que sean eficientes y colaborativos, mejorando la interacción humano-robot y garantizando la seguridad en diversos entornos.

Profundiza en áreas clave de la robótica y conviértete en un experto en la creación de soluciones innovadoras"

Objetivos generales

• Desarrollar los fundamentos matemáticos para el modelado cinemático y dinámico de robots
• Profundizar en el uso de tecnologías específicas para la creación de arquitecturas para robots, modelado de robots y simulación
• Generar conocimiento especializado sobre Inteligencia Artificial
• Desarrollar las tecnologías y dispositivos más utilizados en la automatización industrial
• Identificar los límites de las técnicas actuales para identificar los cuellos de botella en las aplicaciones robóticas
• Obtener una visión global de los dispositivos y hardware empleado en el mundo de la visión artificial
• Analizar los diferentes campos en los que se aplica la visión
• Identificar en qué punto se encuentran los avances tecnológicos en visión
• Evaluar qué se está investigando y qué deparan los próximos años
• Establecer una base sólida en la compresión de algoritmos y técnicas de procesado digital de imágenes
• Evaluar las técnicas fundamentales de visión por computador
• Analizar técnicas avanzadas de procesado de imágenes
• Presentar la librería open 3D
• Analizar las ventajas y las dificultades de trabajar en 3D en lugar de 2D
• Presentar las redes neuronales y examinar su funcionamiento
• Analizar las métricas para un correcto entrenamiento
• Analizar las métricas y herramientas existentes
• Examinar el pipeline de una red de clasificación de imágenes
• Analizar las redes neuronales de segmentación semántica y sus métricas

Objetivos específicos

Módulo 1. Robótica. Diseño y Modelado de Robots

• Profundizar en el uso de la Tecnología de Simulación Gazebo
• Dominar el Uso del lenguaje de Modelado de Robots URDF
• Desarrollar conocimiento especializado en el Uso de la tecnología de Robot
• Operating System
• Modelar y Simular Robots Manipuladores, Robots Móviles Terrestres,
• Robots Móviles Aéreos y Modelar y Simular Robots Móviles Acuáticos

Módulo 2. Agentes Inteligentes. Aplicando la Inteligencia Artificial a Robots y Softbots

• Analizar la inspiración biológica de la Inteligencia Artificial y los agentes inteligentes
• Evaluar la necesidad de algoritmos inteligentes en la sociedad actual
• Determinar las aplicaciones de las técnicas avanzadas de Inteligencia
• Artificial sobre Agentes Inteligentes
• Demostrar la fuerte conexión entre Robótica e Inteligencia Artificial
• Establecer las necesidades y desafíos que presenta la Robótica y que pueden ser solucionados con Algoritmos Inteligentes
• Desarrollar implementaciones concretas de algoritmos de Inteligencia Artificial
• Identificar los algoritmos de Inteligencia Artificial que se encuentran establecidos en la sociedad actual y su impacto en la vida diaria

Módulo 3. Deep learning

• Analizar las familias que componen el mundo de la inteligencia artificial
• Compilar los principales frameworks de Deep Learning
• Definir las redes neuronales
• Presentar los métodos de aprendizaje de las redes neuronales
• Fundamentar las funciones de coste
• Establecer las funciones más importantes de activación
• Examinar técnicas de regularización y normalización
• Desarrollar métodos de optimización
• Presentar los métodos de inicialización

Módulo 4. La Robótica en la Automatización de Procesos Industriales

• Analizar el uso, aplicaciones y limitaciones de las redes de comunicación industriales
• Establecer los estándares de seguridad de máquina para el correcto diseño
• Desarrollar técnicas de programación limpia y eficiente en PLCs
• Proponer nuevas formas de organizar las operaciones mediante máquinas de estado
• Demostrar la implementación de paradigmas de control en aplicaciones reales de PLCs
• Fundamentar el diseño de instalaciones neumáticas e hidráulicas en la automatización
• Identificar los principales sensores y actuadores en robótica y automática

Módulo 5. Sistemas de Control Automático en Robótica

• Generar conocimiento especializado para el diseño de controladores no lineales
• Analizar y estudiar los problemas de control
• Dominar los modelos de control
• Diseñar controladores no lineales para sistemas robóticos
• Implementar controladores y evaluarlos en un simulador
• Determinar las distintas arquitecturas de control existentes
• Examinar los fundamentos del control por visión
• Desarrollar las técnicas de control más avanzadas como el control predictivo o control basado en aprendizaje automático

Módulo 6. Algoritmos de Planificación de Robots

• Establecer los diferentes tipos de algoritmos de planificación
• Analizar la complejidad de planificación de movimientos en robótica
• Desarrollar técnicas para la modelización del entorno
• Examinar los pros y contras de las diferentes técnicas de planificación
• Analizar los algoritmos centralizados y distribuidos para la coordinación de robots
• Identificar los distintos elementos en la teoría de decisión
• Proponer algoritmos de aprendizaje para resolver problemas de decisión

Módulo 7. Visión artificial

• Establecer cómo funciona el sistema de visión humano y cómo se digitaliza una imagen
• Analizar la evolución de la visión artificial
• Evaluar las técnicas de adquisición de imagen
• Generar conocimiento especializado sobre los sistemas de iluminación como factor importante a la hora de procesar una imagen
• Concretar qué sistemas ópticos existen y evaluar su uso
• Examinar los sistemas de visión 3D y cómo gracias a estos sistemas damos profundidad a las imágenes
• Desarrollar los diferentes sistemas existentes fuera del campo visible por el ojo humano

Módulo 8. Aplicaciones y estado del arte

• Analizar el uso de la visión artificial en aplicaciones industriales
• Determinar cómo se aplica la visión en la revolución de los vehículos autónomos
• Analizar imágenes en el análisis de contenidos
• Desarrollar algoritmos de Deep Learning para el análisis médico y de Machine Learning para la asistencia en el quirófano
• Analizar el uso de la visión en aplicaciones comerciales
• Determinar cómo los robots tienen ojos gracias a la visión artificial y cómo se aplica en los viajes espaciales
• Establecer qué es realidad aumentada y campos de uso
• Analizar la revolución del Cloud Computing
• Presentar el Estado del Arte y qué nos deparan los próximos años

Módulo 9. Técnicas de Visión Artificial en Robótica: Procesamiento y

• Análisis de Imágenes
• Analizar y entender la importancia de los sistemas de visión en la robótica
• Establecer las características de los distintos sensores de percepción para escoger los más adecuados según la aplicación
• Determinar las técnicas que permiten extraer información a partir de datos de sensores
• Aplicar las herramientas de procesamiento de información visual
• Diseñar algoritmos de tratamiento digital de imágenes
• Analizar y predecir el efecto de cambios de parámetros en los resultados de los algoritmos
• Evaluar y validar los algoritmos desarrollados en función de los resultados

Módulo 10. Sistemas de Percepción Visual de Robots con Aprendizaje Automático

• Dominar las técnicas de aprendizaje automático más usadas hoy en día tanto a nivel académico como industrial
• Profundizar en las arquitecturas de las redes neuronales para aplicarlas de forma efectiva en problemas reales
• Reusar redes neuronales existentes en aplicaciones nuevas usando transfer learning
• Identificar los nuevos campos de aplicación de redes neuronales generativas
• Analizar el uso de las técnicas de aprendizaje en otros campos de la robótica como la localización y el mapeo
• Desarrollar las tecnologías actuales en la nube para desarrollar tecnología basada en redes neuronales
• Examinar el despliegue de sistemas de visión por aprendizaje en sistemas reales y embebidos

Módulo 11. SLAM Visual. Localización de Robots y Mapeo Simultáneo mediante Técnicas de Visión Artificial

• Concretar la estructura básica de un sistema de Localización y Mapeo Simultáneo (SLAM)
• Identificar los sensores básicos utilizados en la Localización y Mapeo
• Simultáneo (SLAM visual)
• Establecer los límites y capacidades del SLAM visual
• Compilar las nociones básicas de geometría proyectiva y epipolar para comprender los procesos de proyección de imágenes
• Identificar las principales tecnologías del SLAM visual: Filtrado Gaussiano, Optimización y detección de cierre de bucles
• Describir de forma detallada el funcionamiento de los principales algoritmos de SLAM visual
• Analizar cómo llevar a cabo el ajuste y parametrización de los algoritmos de SLAM

Módulo 12. Aplicación a la Robótica de las Tecnologías de Realidad Virtual y Aumentada

• Determinar la diferencia entre los distintos tipos de realidades
• Analizar los estándares actuales para el modelado de elementos virtuales
• Examinar los periféricos más utilizados en entornos inmersivos
• Definir modelos geométricos de robots
• Evaluar los motores físicos para el modelado dinámico y cinemático de robots
• Desarrollar proyectos de Realidad Virtual y de Realidad Aumentada

Módulo 13. Sistemas de Comunicación e Interacción con Robots

• Analizar las estrategias actuales de procesamiento de lenguaje natural: heurísticas, estocásticas, basadas en redes neuronales, aprendizaje basado en refuerzo
• Evaluar los beneficios y debilidades de desarrollar sistemas de interacción transversales, o enfocados a una situación particular
• Concretar los problemas ambientales que se deben solventar para conseguir una comunicación eficaz con el robot
• Establecer las herramientas necesarias para gestionar la interacción y discernir el tipo de iniciativa de diálogo que se debe perseguir
• Combinar estrategias de reconocimiento de patrones para inferir las intenciones del interlocutor y responder de la mejor manera a las mismas
• Determinar la expresividad óptima del robot atendiendo a su funcionalidad y entorno y aplicar técnicas de análisis emocional para adaptar su respuesta
• Proponer estrategias híbridas de interacción con el robot: vocal, táctil y visual

Módulo 14. Procesado digital de imágenes

• Examinar las librerías de procesado digital de imágenes comerciales y de código libre
• Determinar qué es una imagen digital y evaluar las operaciones fundamentales para poder trabajar con ellas
• Presentar los filtros en imágenes
• Analizar la importancia y uso de los histogramas
• Presentar herramientas para modificar las imágenes píxel a píxel
• Proponer herramientas de segmentación de imagen
• Analizar las operaciones morfológicas y sus aplicaciones
• Determinar la metodología en calibración de imágenes
• Evaluar los métodos para segmentar imágenes con visión convencional

Módulo 15. Procesado digital de imágenes avanzado

• Examinar los filtros avanzados de procesado digital de imágenes
• Determinar las herramientas de análisis y extracción de contornos
• Analizar los algoritmos de búsqueda de objetos
• Demostrar cómo se trabaja con imágenes calibradas
• Analizar técnicas matemáticas para el análisis de geometrías
• Evaluar diferentes opciones en composición de imágenes
• Desarrollar interfaz de usuario

Módulo 16. Procesado de imágenes 3D

• Examinar una imagen 3D
• Analizar el software que se usa para el procesado de datos 3D
• Desarrollar el open3D
• Determinar los datos relevantes de una imagen 3D
• Demostrar las herramientas de visualización
• Establecer filtros para la eliminación de ruido
• Proponer herramientas de Cálculos Geométricos
• Analizar metodologías de detección de objetos
• Evaluar métodos de triangulación y reconstrucción de escenas

Módulo 17. Redes convolucionales y clasificación de imágenes

• Generar conocimiento especializado sobre las redes neuronales convolucionales
• Establecer las métricas de evaluación
• Analizar el funcionamiento de las CNN para la clasificación de imágenes
• Evaluar el Data Augmentation
• Proponer técnicas para evitar el Overfitting
• Examinar las diferentes arquitecturas
• Compilar los métodos de inferencia

Módulo 18. Detección de objetos

• Analizar cómo funcionan las redes de detección de objetos
• Examinar los métodos tradicionales
• Determinar las métricas de evaluación
• Identificar los principales datasets utilizados en el mercado
• Proponer arquitecturas del tipo Two Stage Object Detector
• Analizar Métodos de Fine Tunning
• Examinar diferentes arquitecturas tipo Single Shoot
• Establecer algoritmos de seguimiento de objetos
• Aplicar detección y seguimiento de personas

Módulo 19. Segmentación de imágenes con deep learning

• Analizar cómo funcionan las redes de segmentación semántica
• Evaluar los métodos tradicionales
• Examinar las métricas de evaluación y las diferentes arquitecturas
• Examinar los dominios del video y puntos de nubes
• Aplicar los conceptos teóricos mediante distintos ejemplos

Módulo 20. Segmentación de Imágenes Avanzada y Técnicas Avanzadas de Visión por Computador

• Generar conocimiento especializado sobre el Manejo herramientas
• Examinar la Segmentación semántica en la medicina
• Identificar la estructura de un proyecto de segmentación
• Analizar los Autocodificadores
• Desarrollar las Redes Generativas Adversariales

Prepárate para enfrentar los desafíos de la robótica del futuro y contribuir al avance de la tecnología en diversos sectores”