Ingeniero Robótico Nanogrado

Ingeniero de software robótico de Nanodegree

El programa Robotics Software Engineer Nanodegree se enfoca en enseñar las habilidades básicas de robótica necesarias para una carrera exitosa en ingeniería de software robótico. El programa se enfoca en localización, mapeo, SLAM, planificación de rutas y navegación. Estos se enseñan utilizando C ++ y el marco del sistema operativo de robot (ROS).
Sobre el Nanodegree

La demanda de ingenieros de software con habilidades avanzadas en robótica supera con creces
la oferta actual de talento calificado. Esto hace que este sea un momento ideal para perseguir el avance profesional en este campo, y este programa representa un gran
oportunidad de desarrollar y practicar habilidades básicas de robótica como C ++, ROS y algoritmos de robótica probabilística como localización, mapeo, SLAM, planificación de rutas y navegación.

Tiempo estimado

4 meses

8 - 10 horas / semana

23 de agosto de 2021

REGÍSTRESE ANTES

Que aprenderás

Se graduará de este programa Nanodegree después de haber completado cinco proyectos prácticos de robótica en el simulador Gazebo; estos servirán como piezas de cartera que demuestren sus habilidades adquiridas a los gerentes de contratación y reclutadores. Estas habilidades lo ayudarán a seguir y avanzar en una carrera en el campo de la robótica.

REQUISITOS PREVIOS PARA LA INSCRIPCIÓN
Para tener éxito en este programa de Nanodegree, debe tener experiencia en lo siguiente: • Conocimientos avanzados en cualquier lenguaje de programación orientado a objetos, • preferiblemente C ++ • Probabilidad intermedia • Cálculo intermedio • Álgebra lineal intermedia • Líneas de comandos básicas de Linux
Gazebo World

Aprenda a simular su primer entorno robótico con Gazebo, el motor de simulación más común
utilizado por los roboticistas de todo el mundo.

Proyecto del curso Construye mi mundo

Utilice las herramientas que ha aprendido en Gazebo para construir su primera
medio ambiente.
Habilidades clave demostradas:
• Lanzamiento de un entorno Gazebo
• Diseñar en Gazebo

ROS: imprescindibles

Descubra cómo ROS proporciona un entorno de software flexible y unificado para desarrollar robots de forma modular y reutilizable. Aprenda a administrar paquetes ROS existentes dentro de un proyecto y a escribir sus propios nodos ROS en C ++.

Proyecto del curso ¡Ve a perseguirlo!

Demuestre su competencia con ROS, C ++ y Gazebo construyendo un robot perseguidor de pelotas. Primero diseñará un robot dentro de Gazebo, lo alojará en el mundo que ha construido en el proyecto Build My World y codificará un nodo C ++ en ROS para perseguir bolas amarillas.
Habilidades clave demostradas:
• Creación de espacios de trabajo Catkin
• Creación de nodos ROS
• Comunicación del nodo ROS
• Uso de paquetes ROS adicionales
• Integración del mundo Gazebo
• Práctica adicional de C ++
• Integración RViz

Localización

Descubra cómo se pueden utilizar los filtros gaussianos para estimar lecturas de sensores ruidosos y cómo estimar la posición de un robot en relación con un mapa conocido del entorno con la localización de Monte Carlo (MCL).

Proyecto del curso
¿Dónde estoy?

Conectará su propio robot móvil con el algoritmo Adaptive Monte Carlo Localization en ROS para estimar la posición de su robot mientras viaja a través de un conjunto predefinido de waypoints. También sintonizarás
diferentes parámetros para aumentar la eficiencia de localización del robot.
Habilidades clave demostradas:
• Implementación de la localización adaptativa de Monte Carlo en ROS
• Comprensión de los parámetros de ajuste necesarios

Mapeo y SLAM

Aprenda a crear una implementación de localización y mapeo simultáneos (SLAM) con paquetes ROS y C ++. Lo logrará combinando algoritmos de mapeo con lo que aprendió en las lecciones de localización.

Proyecto del curso
Mapa de mi mundo

Los estudiantes conectarán su robot con un paquete RTAB Map ROS para localizarlo y construir mapas 2D y 3D de su entorno. Los estudiantes deben juntar todas las piezas correctamente para lanzar el robot y luego teleoperarlo para mapear su entorno.
Habilidades clave demostradas:
• Implementación de SLAM con ROS / Gazebo
• Herramientas de depuración de ROS: rqt, roswtf

Planificación y navegación de rutas

Aprenda diferentes algoritmos de planificación y navegación de rutas. Luego, combine SLAM y Navigation en un robot de servicio a domicilio que puede transportar objetos de forma autónoma en su hogar.

Planificación de ruta de KUKA opcional

Proyecto de curso opcional
Planificación de rutas de KUKA

Los estudiantes aplicarán lo que han aprendido sobre ROS y la planificación de rutas para buscar una ruta y navegar con un robot KUKA a través de un laberinto en 2D.
Habilidades clave demostradas:
• Planificación de rutas
• Uso de C ++ y Python con una API ROS externa

Apoyo del mentor
  • Soporte para todas sus preguntas técnicas.
  • Preguntas respondidas rápidamente por nuestro equipo de mentores técnicos.
  • Responsabilidad
  • Tu mentor te ayudará a mantenerte encaminado y alcanzar tus metas.
Programa Incluye
Proyectos del mundo real
Revisiones de proyectos
SERVICIOS ESTUDIANTILES
Soporte técnico de mentores
Comunidad estudiantil
SERVICIOS DE CARRERA
Soporte CV
Proyectos autónomos

Proyecto del mundo real

Desarrolle un proyecto End-to-End que le permitirá interactuar en un entorno de trabajo real.
Matrícula

La matrícula completa del programa es de $ 10,140. Si paga por adelantado, obtiene un 16% de descuento. Recuerde, si no consigue un trabajo dentro de los 6 meses posteriores a la finalización, recibió un reembolso completo. Ver los términos de elegibilidad de la garantía de empleo

 
Descuento por adelantado | Pague por adelantado y ahorre un 16% en la matrícula | $5000
Pagado al momento de la inscripción
$ 5000
 
Coste total
$5000
Mes a mes | Paga solo los meses que necesites, hasta 6 meses $ 1,690 / mes Total: hasta $ 10,140
Pagado al momento de la inscripción
Depósito reembolsable de
$ 700
Pagos mensuales durante el curso
$ 0
Pagos mensuales después del curso
$ 383 por 36 meses después de comenzar un nuevo trabajo
 
Coste total
$ 14,500
Plan de matrícula diferida | Pague mensualmente solo después de comenzar un trabajo $ 383 / mes Total: $ 14,500
Pagado al momento de la inscripción
Depósito reembolsable de
$ 700
Pagos mensuales durante el curso
$ 0
Pagos mensuales después del curso
$ 383 por 36 meses después de comenzar un nuevo trabajo
 
Coste total
$ 14,500

Trabajos

Aprendizaje orientado a resultados

devnow.org es socio de Bootcamp AI, una plataforma con ofertas de trabajo actualizadas.

Nuevo

Acceso al programa asincrónico

Paga sobre la marcha
$
55
Mensual
  • Máxima flexibilidad para aprender a tu propio ritmo.
  • Comunidad de Slack
  • Acceso a todas las sesiones
  • Acceso a todos los cuestionarios
  • Acceso a todos los proyectos
  • Acceso a laboratorios
  • Cancela en cualquier momento.
Nuevo

+ 50% de su salario durante el primer mes cuando consigue un trabajo

  • Si no puede encontrar trabajo, lo eximiremos de pagar 50% de su primer salario.
  • Debes completar los 4 meses del programa
Mejor valorado

ACCESO 4 MESES

Pague por adelantado y ahorre 15% adicionales
$
170
Total
  • 4 meses es el tiempo promedio para completar este programa.
  • Ahorre un 30% adicional en comparación con el pago por uso.
  • Comunidad de Slack
  • Acceso a todas las sesiones
  • Acceso a todos los cuestionarios
  • Acceso a todos los proyectos
  • Acceso a laboratorios
  • Cancela en cualquier momento.
  • Cambie al precio mensual más tarde si necesita más tiempo.
Nuevo

+ 50% de su salario durante el primer mes cuando consigue un trabajo

  • Si no puede encontrar trabajo, lo eximiremos de pagar 50% de su primer salario.
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Tulio Velásquez
Gerente Arq Tecnología
El mentor tiene claridad sobre el material y cómo se explica paso a paso para cada implementación. El mentor tiene los conocimientos y facilita la comprensión del curso.
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Melani Stefania Ruales
Compañero
Creo que tiene profesores calificados y los temas de los cursos son super buenos. Es una buena profesora, que conoce los temas a tratar. También es dinámico a la hora de impartir la clase.
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Diana Jaramillo
Compañero
El mentor tiene experiencia. Me gusta que haya laboratorios y que pueda revisar las clases grabadas.
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Bryan Xavier Landázuri
Felow
Cada módulo de clase fue interesante y cada laboratorio que se llevó a cabo tuvo su respectiva guía. Estaba bien explicado, presenté muchas aplicaciones de los diversos temas que se vieron durante el curso.

María Cruz

Mentora

Científico de datos principal en BAT. Doctora en Control Automático con especialidad en procesamiento de Imágenes. Estancias de investigación en la Universidad de California en EEUU, en la Universidad de Coimbra en Portugal y trabajos de investigación con la Universidad de Yale

Jenny Vega

Mentora

Machine Learning Engineer Rappi Software Engineer con más de 5 años de experiencia en el desarrollo de aplicaciones de big data y machine learning altamente escalables. Con sólidos conocimientos y práctica en lenguajes de programación como Python y Javascript. Arquitecta Asociada de AWS. Autodidacta de nuevas tecnologías y frameworks dentro de machine learning e inteligencia artificial.

Cononoce como se aplica los microservicios.

Domine algunos servicios de Amazon Web Services

Preguntas más frecuentes

Bootcamp AI es una organización que ayuda a reducir la brecha tecnológica en el mundo, contamos con Nanogrados profesionales curados por expertos enfocados en la inserción laboral.

Programa profesional centrado en la carrera que desea seguir.

Sección exclusiva para mejorar tu perfil profesional, testear código y mejorar tu marca personal.

Trabajamos con devnow.org, una plataforma de trabajos y trabajos autónomos con las mejores empresas tecnológicas.

Acompañamiento en sus procesos de selección

A medida que avanza en el programa de acuerdo con su desempeño, se le asignan proyectos pagados de empresas reales, que puede aceptar o rechazar.

Puede tener un ROI (retorno de la inversión) en el programa de retorno 200%.

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