Mejores 5 cursos de vehículos autónomos (2023)

Top 5 Autonomous Vehicle Courses (2023)

El mundo ha sido testigo del impacto de la inteligencia artificial (IA) en diversas aplicaciones. La IA en el transporte ha dado lugar a la posibilidad de vehículos autónomos (con menos o sin intervención humana). Estos vehículos autónomos ofrecen experiencias de conducción sorprendentes, incluyendo la seguridad vial, especialmente en naciones densamente pobladas. En 2022, el mercado global de vehículos autónomos alcanzó los $129,16 mil millones.

Evaluado por analistas para crecer sucesivamente a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 38,8%. El gobierno está fortaleciendo la expansión global de los vehículos autónomos. Por lo tanto, hay dinero que ganar como ingeniero de software. De ahí la necesidad de una formación sólida para establecerte en esta línea.

El sistema de IA en los vehículos autónomos incorpora características especiales (como conciencia ambiental, toma de decisiones de comportamiento, planificación de dirección y control de movimiento) para una navegación precisa y esquivar otros objetos en su camino. Estos son el fruto del trabajo de desarrolladores/ingenieros. Por lo tanto, este artículo te será de gran ayuda mientras revisamos los 5 mejores cursos de vehículos autónomos (2023) para obtener habilidades relevantes en el desarrollo de coches autónomos.

Tabla de contenidos

  • Los 5 mejores cursos de vehículos autónomos en 2023
    • Introducción a la conducción autónoma
    • Aprender C++
    • Ingeniería de coches autónomos
    • Convertirse en un ingeniero robótico
    • Cómo convertirse en un ingeniero de fusión de sensores
  • Conclusión

Los 5 mejores cursos de vehículos autónomos en 2023

Los cinco mejores cursos para comenzar tu carrera en el desarrollo de vehículos autónomos son:

Introducción a la conducción autónoma

El programa Nanodegree de Ingeniería de Coches Autónomos es una plataforma introductoria curada por un equipo de expertos. Te prepara para aventurarte en el mundo de los vehículos autónomos. Consta de siete cursos, junto con ocho ejercicios basados en proyectos, este programa ofrece una comprensión completa del tema. Guiado por el desarrollador del curso Cezanne Camacho y el instructor Andrew Paster. Te involucrarás en este programa integral durante cuatro meses, dedicando unas 10 horas por semana.

Los requisitos de participación incluyen habilidades básicas de programación, una buena comprensión del álgebra y la capacidad de leer y modificar el código con una comprensión sólida. El contenido del programa te lleva a dominar varias habilidades clave, que incluyen:

  • Pensamiento bayesiano.
  • Programación orientada a objetos con matrices.
  • Álgebra lineal.
  • Convertir programas Python en C++.
  • Desarrollar códigos C++ precisos.
  • Gestionar estructuras de datos complejas.

Los demás objetivos de aprendizaje abarcan cálculo, visualización de Python y la aplicación del lenguaje de máquina para facilitar la visión por computadora. Para asegurarse de que tu viaje de aprendizaje sea fluido, el programa ofrece revisiones de proyectos expertos con retroalimentación personalizada y soporte técnico las 24 horas del día con respuestas inmediatas a las consultas.

Aprender C++

Aquí aprenderás el núcleo de C++, un lenguaje de programación de alto rendimiento. C++ es el mecanismo central para los coches autónomos. Aquí ejecutarás cinco proyectos y, finalmente, construirás un simulador de tráfico de subprocesos múltiples y codificarás tu propio software C++. Tus guías en este viaje serán los instructores Stephen Welch y Andreas Haja, con un compromiso de 10 horas por semana durante un período de cuatro meses.

Este programa asume que los participantes tienen un conocimiento moderado de cualquier lenguaje de programación. A lo largo del programa, te sumergirás en:

  • Los aspectos principales de C++.
  • Programación orientada a objetos (OOP).
  • Creación de plantillas y recursos para programas C++ orientados a objetos.
  • Desplegar conceptos OOP para crear tu propia aplicación C++.

El programa está diseñado para facilitar una experiencia de aprendizaje fluida al ofrecer revisiones y retroalimentación de expertos. También proporciona soporte técnico las 24 horas del día y asegura respuestas oportunas a las preguntas de los estudiantes.

Ingeniería de coches autónomos

En esta ingeniería de coches autónomos integral, profundizarás en las prácticas industriales empleadas por los principales equipos de tecnología globales. Aprovechando el poder del aprendizaje profundo para entrenar a los vehículos para percibir y navegar su entorno. El plan de estudios consta de cinco cursos y seis proyectos, todos diseñados para equiparte con habilidades de vanguardia.

Guiados por el profesor Andreas Haja y un equipo de ingenieros y desarrolladores expertos. Usted comprometerá aproximadamente 10 horas por semana durante un período de cinco meses. El programa espera que los participantes tengan la capacidad de construir programas orientados a objetos, idealmente en Python o C++, y un firme dominio de las funciones polinómicas, matrices múltiples y estadísticas.

A lo largo de la duración del programa, vas a:

  • Procesar imágenes digitales.
  • Construir redes neuronales para la detección de objetos.
  • Desplegar la fusión de sensores para la detección 3D.
  • Integrar la cámara con la detección de sensores.
  • Localizar un coche simulado utilizando la detección de lidar.
  • Colaborar con el equipo de inteligencia de vehículos de Mercedes-Benz.

Al final del programa, habrás aprendido a controlar un coche a través del acelerador y la dirección a lo largo de una trayectoria deseada. Para garantizar una experiencia de aprendizaje enriquecida, el programa ofrece consejos prácticos sobre prácticas industriales, soporte técnico 24/7 y proyectos del mundo real diseñados por expertos de la industria.

Conviértete en un ingeniero robótico

En este programa interesante, emprenderás un viaje al mundo de la ingeniería de software robótico. Al aplicar el marco ROS y C++, ganarás experiencia práctica en programar robots para la localización, el mapeo y la navegación. El plan de estudios se compone de seis cursos integrales y cinco proyectos prácticos.

Bajo la guía de Sebastian Thrun, pasarás de 10 a 15 horas por semana durante cuatro meses sumergiéndote en la robótica. Los requisitos previos del programa incluyen familiaridad con:

  • Líneas de comandos básicos de Linux.
  • Competencia en cálculo.
  • Álgebra lineal.
  • Lenguaje de programación orientado a objetos, es decir, C++.

El programa comienza con una introducción a la robótica, donde aprenderás a simular tu primer entorno robótico con la herramienta, Gazebo. A medida que profundices, desarrollarás robots de manera modular y reutilizable con ROS. El programa culmina en la combinación de SLAM y navegación para una planificación y navegación prácticas.

Cómo convertirse en un ingeniero de fusión de sensores

Aquí, en cómo convertirse en un ingeniero de fusión de sensores, te sumergirás en el estudio de la percepción ambiental 3D. Esto te equipará con las habilidades para detectar obstáculos y rastrear objetos con precisión fusionando nubes de puntos de lidar. Repartido en cuatro cursos distintos, el programa ofrece cuatro proyectos experienciales para una comprensión en profundidad del tema.

Dirigido por un equipo de instructores expertos, incluyendo a Andreas Haja, Abdullah Zaidi, Aaron Brown y Stephen Welch. Navegarás por el programa durante un período de cuatro meses, dedicando aproximadamente 10 horas por semana. El viaje de aprendizaje comienza con el uso de datos de lidar para detectar otros vehículos en la carretera.

A medida que avanza el programa, aprenderás a:

  • Proyectar imágenes de la cámara en 3D, fusionándolas con datos de lidar para clasificar objetos.
  • Interpretar señales de radar para detectar y rastrear objetos.
  • Fusionar todos los datos con filtros de Kalman para rastrear el movimiento no lineal.

Conclusión

Los vehículos autónomos son inventos valiosos pero aún en desarrollo. El futuro del transporte está aparentemente vinculado al avance de los vehículos autónomos. Estas maravillas tecnológicas, aprovechando el poder de la inteligencia artificial y los sistemas de sensores sofisticados, tienen el potencial de revolucionar cómo nos desplazamos, aumentando la seguridad y la eficiencia al tiempo que se reduce el error humano.

Sin embargo, el camino hacia un futuro completamente autónomo no está exento de desafíos. Las barreras legislativas, las consideraciones éticas, las actualizaciones de infraestructura y la aceptación pública son obstáculos sustanciales que deben ser navegados.

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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