Cursos de Physical AI en Austin

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en Austin (en línea o presencial), está destinada a participantes de nivel principiante a intermedio que desean explorar los aspectos éticos, legales y de gobernanza del desarrollo de IA física.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos éticos asociados con la IA física.
• Identificar marcos de gobernanza y regulaciones clave.
• Desarrollar estrategias para el desarrollo responsable de AI.
• Analizar estudios de casos sobre dilemas éticos en la implementación de IA.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en Austin (en línea o presencial), está destinada a participantes de nivel intermedio que desean explorar el papel de los robots colaborativos (cobots) y otros sistemas de IA centrados en el ser humano en los lugares de trabajo modernos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la Inteligencia Artificial Física Centrada en el Ser Humano y sus aplicaciones.
• Explorar el papel de los robots colaborativos para mejorar la productividad en el lugar de trabajo.
• Identificar y abordar desafíos en las interacciones hombre-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 lugares de trabajo integrados con IA.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Austin (en línea o presencial) está orientada a participantes de nivel intermedio que desean explorar la aplicación de la IA Física en entornos industriales, desde la conceptualización hasta la implementación.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales de la IA Física y su papel en la innovación industrial.
• Diseñar y simular sistemas físicos impulsados por IA para la manufactura y logística.
• Implementar tecnologías de IA Física para optimizar flujos de trabajo y procesos.
• Evaluar la viabilidad y escalabilidad de las aplicaciones de IA Física.
• Navegar los desafíos en la integración de la IA Física en sistemas industriales existentes.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Austin (en línea o presencial) está orientada a profesionales de nivel avanzado que desean profundizar sus conocimientos en el diseño, programación y despliegue de sistemas autónomos avanzados.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar sistemas robóticos avanzados con capacidades autónomas.
• Implementar modelos de IA punteros para la toma de decisiones y control.
• Integrar y optimizar datos en tiempo real de sensores para mejorar el rendimiento.
• Utilizar herramientas avanzadas de simulación para pruebas y validación del sistema.
• Abordar desafíos complejos en automatización y despliegue.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Austin (en línea o presencial) está orientada a participantes de nivel intermedio que desean mejorar sus habilidades en el diseño, programación y puesta en marcha de sistemas robóticos inteligentes para la automatización y más allá.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios de la Inteligencia Artificial Física (Physical AI) 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 el testing y optimización robótica.
• Abordar desafíos como la fusión de sensores, el procesamiento en tiempo real y la eficiencia energética.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Austin (en línea o presencial) está destinada a participantes de nivel principiante que desean explorar los fundamentos de la Inteligencia Artificial Física, incluyendo sus componentes, proceso de desarrollo y una implementación práctica de máquinas inteligentes básicas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y aplicaciones potenciales de la Inteligencia Artificial Física.
• Diseñar y prototipar sistemas robóticos simples impulsados por inteligencia artificial.
• Implementar algoritmos básicos de IA para percepción y toma de decisiones en máquinas.
• Navegar e usar herramientas como ROS para el desarrollo robótico.
• Integrar hardware y software para construir máquinas inteligentes funcionales.