Especialízate en la Industria 4.0 y podrás alcanzar el reto de mejorar la comunicación en el campo de la Robótica”

Los mecanismos actuales para interactuar con robots utilizan el lenguaje natural, si bien es habitual reducir la comunicación con los robots a un componente mínimo con órdenes preprogramadas, mediante interfaces manuales como Joyticks, aplicaciones móviles que resultan más sencillas. No obstante, el reto actual en el campo de la Robótica es conseguir un diálogo mucho más fluido entre el robot y el ser humano.

Esta Postgraduate diploma aporta al profesional informático todas las herramientas necesarias para lograr los mecanismos de reconocimiento y síntesis de emociones orientados a dotar por un lado al robot de una cierta inteligencia emocional, y por otro, a hacerlo capaz de reaccionar con distintas emociones en función de las reacciones de los usuarios.

Todo un reto que será posible gracias a la aplicación de todo el aprendizaje alcanzando en esta enseñanza universitaria y de la mano de un equipo de profesionales especializados en el campo de la Robótica. En este programa se incluye además un contenido extenso que abarca las tecnologías de Realidad virtual y Aumentada, así como el diseño y modelado de robots.

Esta titulación impartida en modalidad online ofrece al alumnado una oportunidad de alcanzar una preparación, que le permita progresar en su carrera profesional en un campo que requiere de creatividad y personal altamente cualificado. Una enseñanza con un sistema de aprendizaje Relearning y contenido multimedia que favorecerán la adquisición de conocimiento de manera ágil y cómoda.

El itinerario académico incorpora la intervención de un Director Invitado Internacional, reconocido globalmente por su destacada experiencia profesional, quien impartirá Masterclasses centradas en Herramientas de interacción con Robots. 

Amplía tu experiencia profesional participando en las Masterclasses de calidad superior que liderará un reconocido Director Invitado Internacional, cuya trayectoria se enfoca en Informática y Robótica” 

Esta Postgraduate diploma en Robot Interaction Tools contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:   

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Ingeniería Robótica 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido 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 
• 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

Impulsa tu carrera profesional con una titulación académica que se adapta a ti. Sin horarios, ni presencialidad”

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación 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 una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

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

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Profundiza en las estrategias más avanzadas en la programación de diálogos con robots"

The syllabus of this program has been prepared by an expert teaching team in the area of Robotics with the aim that students gain up-to-date knowledge in this field. To this end, a syllabus has been designed which was structured in 3 modules that will make an immersion in Industry 4.0, to subsequently, analyze the Virtual Reality and Artificial Intelligence widely demanded, to finally address in detail the communication between the robot and the human being. The video summaries of each topic and the specialized readings will help the students in the course of this program.

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Module 1. Robotics. Robot Design and Modeling

1.1. Robotics and Industry 4.0

1.1.1. Robotics and Industry 4.0
1.1.2. Application Fields and Use Cases
1.1.3. Sub-Areas of Specialization in Robotics

1.2. Robot Hardware and Software Architectures

1.2.1. Hardware Architectures and Real-Time
1.2.2. Robot Software Architectures
1.2.3. Communication Models and Middleware Technologies
1.2.4. Robot Operating System (ROS) Software Integration

1.3. Mathematical Modeling of Robots

1.3.1. Mathematical Representation of Rigid Solids
1.3.2. Rotations and Translations
1.3.3. Hierarchical State Representation
1.3.4. Distributed Representation of the State in ROS (TF Library)

1.4. Robot Kinematics and Dynamics

1.4.1. Kinematics
1.4.2. Dynamics
1.4.3. Underactuated Robots
1.4.4. Redundant Robots

1.5. Robot Modeling and Simulation

1.5.1. Robot Modeling Technologies
1.5.2. Robot Modeling with URDF
1.5.3. Robot Simulation
1.5.4. Modeling with Gazebo Simulator

1.6. Robot Manipulators

1.6.1. Types of Manipulator Robots
1.6.2. Kinematics
1.6.3. Dynamics
1.6.4. Simulation

1.7. Terrestrial Mobile Robots

1.7.1. Types of Terrestrial Mobile Robots
1.7.2. Kinematics
1.7.3. Dynamics
1.7.4. Simulation

1.8. Aerial Mobile Robots

1.8.1. Types of Aerial Mobile Robots
1.8.2. Kinematics
1.8.3. Dynamics
1.8.4. Simulation

1.9. Aquatic Mobile Robots

1.9.1. Types of Aquatic Mobile Robots
1.9.2. Kinematics
1.9.3. Dynamics
1.9.4. Simulation

1.10. Bioinspired Robots

1.10.1. Humanoids
1.10.2. Robots with Four or More Legs
1.10.3. Modular Robots
1.10.4. Robots with Flexible Parts (Soft-Robotics)

Module 2. Application of Virtual and Augmented Reality Technologies to Robotics

2.1. Immersive Technologies in Robotics

2.1.1. Virtual Reality in Robotics
2.1.2. Augmented Reality in Robotics
2.1.3. Mixed Reality in Robotics
2.1.4. Difference between Realities

2.2. Construction of Virtual Environments

2.2.1. Materials and Textures
2.2.2. Lighting
2.2.3. Virtual Sound and Smell

2.3. Robot Modeling in Virtual Environments

2.3.1. Geometric Modeling
2.3.2. Physical Modeling
2.3.3. Model Standardization

2.4. Modeling of Robot Dynamics and Kinematics Virtual Physical Engines

2.4.1. Physical Motors. Typology
2.4.2. Configuration of a Physical Engine
2.4.3. Physical Motors in the Industry

2.5. Platforms, Peripherals and Tools Most Commonly Used in Virtual Reality

2.5.1. Virtual Reality Viewers
2.5.2. Interaction Peripherals
2.5.3. Virtual Sensors

2.6. Augmented Reality Systems

2.6.1. Insertion of Virtual Elements into Reality
2.6.2. Types of Visual Markers
2.6.3. Augmented Reality Technologies

2.7. Metaverse: Virtual Environments of Intelligent Agents and People

2.7.1. Avatar Creation
2.7.2. Intelligent Agents in Virtual Environments
2.7.3. Construction of Multi-User Environments for VR/AR

2.8. Creation of Virtual Reality Projects for Robotics

2.8.1. Phases of Development of a Virtual Reality Project
2.8.2. Deployment of Virtual Reality Systems
2.8.3. Virtual Reality Resources

2.9. Creating Augmented Reality Projects for Robotics

2.9.1. Phases of Development of an Augmented Reality Project
2.9.2. Deployment of Augmented Reality Projects
2.9.3. Augmented Reality Resources

2.10. Robot Teleoperation with Mobile Devices

2.10.1. Mixed Reality on Mobile Devices
2.10.2. Immersive Systems using Mobile Device Sensors
2.10.3. Examples of Mobile Projects

Module 3. Robot Communication and Interaction Systems

3.1. Speech Recognition: Stochastic Systems

3.1.1. Acoustic Speech Modeling
3.1.2. Hidden Markov Models
3.1.3. Linguistic Speech Modeling: N-Grams, BNF Grammars

3.2. Speech Recognition Deep Learning

3.2.1. Deep Neural Networks
3.2.2. Recurrent Neural Networks
3.2.3. LSTM Cells

3.3. Speech Recognition: Prosody and Environmental Effects

3.3.1. Ambient Noise
3.3.2. Multi-Speaker Recognition
3.3.3. Speech Pathologies

3.4. Natural Language Understanding: Heuristic and Probabilistic Systems

3.4.1. Syntactic-Semantic Analysis: Linguistic Rules
3.4.2. Comprehension Based on Heuristic Rules
3.4.3. Probabilistic Systems: Logistic Regression and SVM
3.4.4. Understanding Based on Neural Networks

3.5. Dialog Management: Heuristic/Probabilistic Strategies

3.5.1. Interlocutor’s Intention
3.5.2. Template-Based Dialog
3.5.3. Stochastic Dialog Management: Bayesian Networks

3.6. Dialog Management: Advanced Strategies

3.6.1. Reinforcement-Based Learning Systems
3.6.2. Neural Network-Based Systems
3.6.3. From Speech to Intention in a Single Network

3.7. Response Generation and Speech Synthesis

3.7.1. Response Generation: From Idea to Coherent Text
3.7.2. Speech Synthesis by Concatenation
3.7.3. Stochastic Speech Synthesis

3.8. Dialog Adaptation and Contextualization

3.8.1. Dialog Initiative
3.8.2. Adaptation to the Speaker
3.8.3. Adaptation to the Context of the Dialogue

3.9. Robots and Social Interactions:Emotion Recognition, Synthesis and Expression

3.9.1. Artificial Voice Paradigms: Robotic Voice and Natural Voice
3.9.2. Emotion Recognition and Sentiment Analysis
3.9.3. Emotional Voice Synthesis

3.10. Robots and Social Interactions: Advanced Multimodal Interfaces

3.10.1. Combination of Vocal and Tactile Interfaces
3.10.2. Sign Language Recognition and Translation
3.10.3. Visual Avatars: Voice to Sign Language Translation

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