Máster en Robótica

Maestría

Online

$ 2.595 IVA inc.

Descripción

  • Tipología

    Maestría

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    1500h

  • Duración

    12 Meses

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

  • Clases virtuales

La inteligencia artificial, la realidad aumentada y la multitud de aplicaciones de la robótica en el desarrollo de diferentes campos como el sanitario, la automoción, los sistemas de seguridad o la domótica han hecho además que surjan nuevas áreas donde la robótica tiene cabida, requiriendo a profesionales informáticos
altamente cualificado y con una amplia visión de las posibilidades existentes en esta tecnología. Este programa 100% online que ofrece TECH aborda un amplio conocimiento aportado por un equipo docente especializado en este campo y en la enseñanza académica. Una oportunidad para progresar en un sector con gran proyección y de forma sencilla al poder acceder en cualquier momento del día y desde un dispositivo con conexión a internet a todo el temario de esta titulación.

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

Información relevante sobre el curso

Objetivos generales

Š Desarrollar los fundamentos matemáticos para el modelado cinemático y dinámico de robots
Š Profundizar en el uso de tecnologías específicas para la creación de arquitecturas para robots, modelado de robots y simulación

Objetivos específicos

Módulo 1. Robótica. Diseño y Modelado de Robots
Š Profundizar en el uso de la Tecnología de Simulación Gazebo
Š Dominar el Uso del lenguaje de Modelado de Robots URDF

Módulo 2. Agentes Inteligentes. Aplicando la Inteligencia Artificial a
Robots y Softbots
Š Analizar la inspiración biológica de la Inteligencia Artificial y los agentes inteligentes
Š Evaluar la necesidad de algoritmos inteligentes en la sociedad actual

Este Máster Título Propio tiene como fin que el profesional de la informática adquiera el conocimiento más riguroso y novedoso en el campo de la Robótica. Este programa consta de 10 módulos donde se ahondará en los principales conceptos de desarrollo en este campo, la aplicación del uso de tecnologías específicas para la creación de robots, modelados de robots y simulación, así como las técnicas más actuales empleadas. Ello permitirá al alumnado
alcanzar sus metas de progresión profesional apoyados por el equipo docente especializado que le guiará durante los 12 meses de duración de esta titulación

Este Máster Título Propio en Robótica contiene el programa más completo y actualizado del mercado.

Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal* con acuse de recibo su correspondiente título de Máster Propio emitido por TECH Universidad Tecnológica.

El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Máster Título Propio, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.

Título: Máster Título Propio en Robótica
N.º Horas Oficiales: 1.500 h.

Nuestra escuela es la primera en el mundo que combina el estudio de casos clínicos con un sistema de aprendizaje 100% online basado en la reiteración, que combina 8 elementos diferentes que suponen una evolución con respecto al simple estudio y análisis de casos. Esta metodología, a la vanguardia pedagógica mundial, se denomina Relearning.

Nuestra escuela es la primera en habla hispana licenciada para emplear este exitoso método, habiendo conseguido en 2015 mejorar los niveles de satisfacción global (calidad docente, calidad de los materiales, estructura del curso, objetivos…) de los estudiantes que finalizan los cursos con respecto a los indicadores de la mejor universidad online en habla hispana.

Recibida su solicitud, un responsable académico del curso le llamará para explicarle todos los detalles del programa, así como el método de inscripción, facilidades de pago y plazos de matrícula.

En primer lugar, necesitas un ordenador (PC o Macintosh), conexión a internet y una cuenta de correo electrónico. Para poder realizar los cursos integramente ON-LINE dispone de las siguientes opciones: Flash - Instalando Flash Player 10 o posterior (http://www.adobe.com/go/getflash), en alguno de los siguientes navegadores web: - Windows: Internet Explorer 6 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome, Opera 9.5 y posteriores - Mac: Safari 3 y posteriores, Firefox 1.x y posteriores, Google Chrome - Linux: Firefox 1.x y posteriores HTML5 - Instalando alguno de los navegadores web: - Google Chrome 14 o posterior sobre Windows o Mac - Safari 5.1 o posterior sobre Mac - Mobile Safari sobre Apple iOS 5.0 o posterior en iPad/iPhone Apple iOS - Articulate Mobile Player; Apple iOS 5.0 o posterior en iPad

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Opiniones

Materias

  • Prevención
  • Alimentación
  • Educación
  • Salud
  • Docentes
  • Teoría
  • Promoción
  • Integración
  • Tecnologías
  • Informacion

Profesores

Felipe Ramón Fabresse

Felipe Ramón Fabresse

Ingeniero Software en NLP

Temario

Módulo 1. Robótica. Diseño y Modelado de Robots

1.1. Robótica e Industria 4.0

1.1.1. Robótica e Industria 4.0
1.1.2. Campos de Aplicación y Casos de Uso
1.1.3. Subáreas de especialización en Robótica

1.2. Arquitecturas Hardware y Software de Robots

1.2.1. Arquitecturas Hardware y tiempo real
1.2.2. Arquitecturas Software de Robots
1.2.3. Modelos de comunicación y tecnologías Middleware
1.2.4. Integración de Software con Robot Operating System (ROS)

1.3. Modelado Matemático de Robots

1.3.1. Representación matemática de sólidos rígidos
1.3.2. Rotaciones y traslaciones
1.3.3. Representación jerárquica del estado
1.3.4. Representación distribuida del estado en ROS (Librería TF)

1.4. Cinemática y Dinámica de Robots

1.4.1. Cinemática
1.4.2. Dinámica
1.4.3. Robots subactuados
1.4.4. Robots redundantes

1.5. Modelado de Robots y Simulación

1.5.1. Tecnologías de Modelado de Robots
1.5.2. Modelado de robots con URDF
1.5.3. Simulación de robots
1.5.4. Modelado con simulador Gazebo

1.6. Robots Manipuladores

1.6.1. Tipos de robots manipuladores
1.6.2. Cinemática
1.6.3. Dinámica
1.6.4. Simulación

1.7. Robots Móviles Terrestres

1.7.1. Tipos de robots móviles terrestres
1.7.2. Cinemática
1.7.3. Dinámica
1.7.4. Simulación

1.8. Robots Móviles Aéreos

1.8.1. Tipos de robots móviles aéreos
1.8.2. Cinemática
1.8.3. Dinámica
1.8.4. Simulación

1.9. Robots Móviles Acuáticos

1.9.1. Tipos de robots móviles acuáticos
1.9.2. Cinemática
1.9.3. Dinámica
1.9.4. Simulación

1.10. Robots Bioinspirados

1.10.1. Humanoides
1.10.2. Robots con cuatro o más piernas
1.10.3. Robots modulares
1.10.4. Robots con partes flexibles (Soft-robotics)

Módulo 2. Agentes Inteligentes. Aplicación de La Inteligencia Artificial a Robots y Softbots

2.1. Agentes Inteligentes e Inteligencia Artificial

2.1.1. Robots Inteligentes. Inteligencia Artificial
2.1.2. Agentes Inteligentes

2.1.2.1 Agentes Hardware. Robots
2.1.2.2 Agentes Software. Softbots

2.1.3. Aplicaciones a la Robótica

2.2. Conexión Cerebro-Algoritmo

2.2.1. Inspiración biológica de la Inteligencia Artificial
2.2.2. Razonamiento implementado en Algoritmos. Tipología
2.2.3. Explicabilidad de los resultados en los Algoritmos de Inteligencia Artificial
2.2.4. Evolución de los algoritmos hasta Deep Learning

2.3. Algoritmos de Búsqueda en el Espacio de Soluciones

2.3.1. Elementos en la búsqueda en el espacio de soluciones
2.3.2. Algoritmos de Búsqueda de Soluciones en problemas de Inteligencia Artificial
2.3.3. Aplicaciones de Algoritmos de Búsqueda y Optimización
2.3.4. Algoritmos de búsqueda aplicados a Aprendizaje Automático

2.4. Aprendizaje Automático

2.4.1. Aprendizaje automático
2.4.2. Algoritmos de Aprendizaje Supervisado
2.4.3. Algoritmos de Aprendizaje No Supervisado
2.4.4. Algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo

2.5. Aprendizaje Supervisado

2.5.1. Métodos de Aprendizaje Supervisado
2.5.2. Árboles de decisión para clasificación
2.5.3. Máquinas de soporte de vectores
2.5.4. Redes neuronales artificiales
2.5.5. Aplicaciones del Aprendizaje Supervisado

2.6. Aprendizaje No supervisado

2.6.1. Aprendizaje No Supervisado
2.6.2. Redes de Kohonen
2.6.3. Mapas autoorganizativos
2.6.4. Algoritmo K-medias

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