Manual teórico-práctico de aprendizaje profundo aplicado a problemas de ingeniería mecatrónica

En los últimos años, la inteligencia artificial ha experimentado un crecimiento notable, evidenciando avances en una variedad de sectores y transformando la vida cotidiana, tareas e industrias. Uno de los campos que ha sido especialmente impactado es el de la robótica, con avances notables como la robótica colaborativa, la automatización de procesos y los vehículos autónomos. La ingeniería en mecatrónica es una disciplina altamente representativa de la automatización y los robots; sin embargo, hasta ahora ha tenido un enfoque limitado en cuanto a la inteligencia artificial, lo cual limita las oportunidades académicas y laborales que el dominio de la inteligencia artificial podría ofrecer a estos profesionales. Como respuesta a esta brecha, este documento presenta el desarrollo de un manual teórico-práctico que presenta tres aplicaciones distintas potenciadas por la inteligencia artificial. Estas aplicaciones son extremadamente útiles para la implementación de robots y en la ingeniería mecatrónica. El objetivo es permitir que cualquier profesional interesado en el área pueda adquirir los conocimientos necesarios para desenvolverse en este campo. Las aplicaciones específicas incluyen la clasificación de imágenes, la segmentación semántica de imágenes para la detección de objetos en entornos y el aprendizaje por refuerzo para el desarrollo de movimientos de un robot.

• Autores: Mosquera Ramírez, Maick Santiago
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad Militar Nueva Granada
• Repositorio: Repositorio UMNG
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/45868
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10654/45868
• Palabra clave: INTELIGENCIA ARTIFICIAL; ROBOTICA; REDES NEURALES (COMPUTADORES); Intelligent Artificial; Robotics; Mechatronics Engineering; Image Classification; Semantic Segmentation; Reinforcement Learning; Theoretical-Practical Manual; Convolutional Neural Network; Inteligencia Artificial; Robótica; Ingenieria Mecatrónica; Clasificación de imágenes; Segmentación semántica; Aprendizaje por refuerzo; Manual teórico-práctico; Red neuronal convolucional.
• Rights: openAccess
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