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Cursos de Data/Cursos de Deep Learning/Curso Coches Autónomos en Python

Curso de Coches Autónomos con Deep Learning y Computer Vision en Python

DISPONIBLE EN MODALIDAD:

Aula Virtual Personalizada

Aprende cómo construir y entrenar modelos de Deep Learning para detectar objetos, seguir caminos, detectar señales de tráfico y más. Tras completar el curso, los alumnos tendrán los conocimientos necesarios para desarrollar soluciones de coches autónomos con Python de manera profesional.

Este curso proporciona una introducción práctica a los coches autónomos con Deep Learning y Computer Vision en Python. Los participantes aprenderán cómo construir y entrenar modelos de Deep Learning para detectar objetos, seguir caminos, detectar señales de tráfico y más. Además, se profundizará en la comprensión de los conceptos de Deep Learning y Computer Vision a través de diversos ejemplos de aplicación de los mismos.

Los participantes también obtendrán conocimientos prácticos para realizar tareas como la detección de objetos en tiempo real con OpenCV, el análisis de imágenes y videos con Python, el entrenamiento de modelos de Deep Learning para la detección de objetos, la implementación de algoritmos de control para la navegación autónoma y mucho más.

Formación en Coches Autónomos en Python bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de Coches Autónomos en Python

Desarrolladores con experiencia previa en desarrollo con Python que quieran profesionalizarse en el desarrollo de modelos de deep learning para la detección de objetos y coches autónomos

Objetivos de nuestro curso de Coches Autónomos en Python

Aprender conceptos fundamentales de Deep Learning y Computer Vision.
Comprender cómo implementar algoritmos de control para la navegación autónoma.
Aprender a entrenar modelos de Deep Learning para la detección de objetos.
Comprender cómo realizar tareas de detección de objetos en tiempo real con OpenCV.
Aprender a desarrollar soluciones de coches autónomos con Python.

Qué vas a aprender en nuestro curso de Coches Autónomos en Python

Requisitos de nuestro curso de Coches Autónomos en Python

Tener experiencia desarrollando con Python y tener conocimientos fundamentales de Machine Learning y Deep Learning
Son necesarios permisos de instalación en el equipo en el que se realice la formación
Tener acceso (revisar configuraciones proxy en caso de tenerlas) a una cuenta Community de Azure Databricks para realizar los laboratorios de Spark
Disponer de una cuenta de Google con acceso a Google Colab donde poder realizar pruebas de modelos
Tener Python 3, Git y un IDE para desarrollar en Python instalado previamente (por ejemplo Pycharm) instalados previamente en el equipo

Temario del curso de Coches Autónomos en Python

tema 1

Introducción a Coches Autónomos con Deep Learning y Computer Vision

Introducción a los coches autónomos
Explicación de los conceptos básicos de Deep Learning y Computer Vision
Descripción de la arquitectura de un vehículo autónomo
Explicación sobre la utilización de Python para desarrollo de vehículos autónomos
Breve descripción de herramientas y librerías de Python y Deep Learning

tema 2

Análisis de los Sensores

Explicación de los sensores que componen un vehículo autónomo
Explicación de los posibles datos de entrada de los sensores
Descripción de los procesos de recogida, almacenamiento y preprocesamiento de los datos
Explicación de las métricas utilizadas para evaluar los datos obtenidos por los sensores

tema 3

Aprendizaje Profundo y Redes Neuronales

Introducción a la Red Neuronal Artificial
Explicación de los conceptos básicos de aprendizaje profundo
Explicación de los tipos de redes neuronales y su aplicación en vehículos autónomos
Explicación sobre el entrenamiento y validación de las redes neuronales

tema 4

Computer Vision

Explicación de los conceptos básicos de Computer Vision
Descripción de los algoritmos de reconocimiento de imágenes.
Explicación de la diferencia entre Computer Vision y Deep Learning
Explicación sobre el uso de técnicas de Computer Vision en vehículos autónomos

tema 5

Construcción del Modelo

Explicación de los conceptos de la arquitectura del modelo
Explicación de los conceptos de entrenamiento y validación del modelo
Explicación de los conceptos de optimización de los parámetros del modelo
Descripción de los algoritmos y técnicas utilizadas para evaluar el rendimiento del modelo
Explicación de los conceptos para el despliegue del modelo

tema 6

Integración del Modelo en los Vehículos Autónomos

Explicación de los conceptos de integración de los modelos en los vehículos autónomos
Explicación de los conceptos de seguridad de los modelos en los vehículos autónomos
Explicación de los conceptos de pruebas de los modelos en los vehículos autónomos
Descripción de los algoritmos y técnicas utilizadas para evaluar el rendimiento de los modelos en los vehículos autónomos

tema 7

Desarrollo de un Proyecto Final

Explicación de los conceptos para el diseño de un modelo para un vehículo autónomo
Explicación de los conceptos para la construcción y entrenamiento del modelo
Explicación de los conceptos para la integración del modelo en un vehículo autónomo
Explicación de los conceptos para la realización de pruebas de los modelos en un vehículo autónomo

tema 8

Estudio de Casos

Descripción de casos de éxito de vehículos autónomos con Deep Learning y Computer Vision
Explicación de los conceptos de los casos estudiados
Explicación de los resultados obtenidos en los casos estudiados

tema 9

Perspectivas Futuras

El futuro de los vehículos autónomos
El futuro de Deep Learning y Computer Vision
El futuro de la Inteligencia Artificial

tema 10

Conclusiones

Explicación y resumen de los conceptos aprendidos
Explicación de los conceptos de desarrollo de vehículos autónomos con Deep Learning y Computer Vision
Explicación de los conceptos de desarrollo de proyectos de vehículos autónomos con Python
Explicación de los conceptos de evaluación de los resultados de los proyectos

Preguntas Frecuentes de Coches Autónomos en Python

¿Cuáles son los beneficios del curso Coches autónomos con Deep Learning y Computer Vision en Python?

El curso proporciona un profundo conocimiento en técnicas avanzadas de inteligencia artificial aplicadas a la conducción autónoma, específicamente en el uso de Deep Learning y Computer Vision. Al completar el curso, tu empresa podrá desarrollar e implementar tecnologías de vanguardia en vehículos autónomos, mejorando la eficiencia y seguridad en el transporte.

¿El curso de Coches autónomos con Deep Learning y Computer Vision en Python esta bonificado al 100% por FUNDAE?

Sí, el curso es 100% bonificable a través de FUNDAE, pudiendo tu empresa recuperar la inversión hecha en formación para mejorar las competencias tecnológicas de su equipo.

¿Cómo se imparten las clases en el curso "Coches autónomos con Deep Learning y Computer Vision en Python"?

Las clases se imparten de manera online y presencial, permitiendo flexibilidad a los participantes. Los contenidos se organizan en módulos teóricos y prácticos, facilitando el aprendizaje mediante proyectos y casos reales.

¿Qué habilidades desarrollarán mis empleados en el curso "Coches autónomos con Deep Learning y Computer Vision en Python"

El curso desarrolla habilidades en programación en Python, manejo de frameworks de Deep Learning como TensorFlow y PyTorch, y técnicas de Computer Vision. También prepara a los participantes para la implementación de sistemas autónomos de conducción y análisis de datos en tiempo real.

¿Cómo me inscribo en el curso "Coches autónomos con Deep Learning y Computer Vision en Python"?

Para inscribirte, puedes ponerte en contacto con el equipo de soporte a través del formulario de contacto en la página web o llamar al número de atención al cliente. Te guiarán en el proceso de inscripción y en la gestión de la bonificación con FUNDAE.