Experimenta la inteligencia artificial.Tócala, pruébala y descúbrela ahora mismo.
Módulo de formación sobre aplicaciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial en la práctica técnica
Descubre el flujo de trabajo de IA
Desde la recopilación de datos hasta las aplicaciones en tiempo real: todo en un solo sistema
Visión artificial en directo
Detectar y clasificar automáticamente piezas de trabajo y objetos
Prueba práctica con hardware real
Unidad de control de IA, cámara y accesorios para escenarios realistas
Comparación: tradicional frente a IA
Pruebas de algoritmos de control frente al aprendizaje por refuerzo
Apoyo digital para un éxito máximo en el aprendizaje: con el software de aprendizaje RXLea
Con el software de aprendizaje integrado RXLea, los experimentos del proyecto de inteligencia artificial se convierten en un entorno de aprendizaje interactivo. RXLea guía a los alumnos paso a paso a través de situaciones de error del mundo real y les ayuda a comprender conceptos técnicos, analizar sistemáticamente los errores e implementar soluciones prácticas.
Al combinar hardware práctico con un itinerario de aprendizaje digital, RXLea fomenta la independencia y refuerza específicamente Autoridad para la toma de decisiones – de acuerdo con el Aprendizaje basado en la experiencia realLos ejercicios interactivos, el contenido multimedia y la evaluación automática de los resultados hacen que el aprendizaje sea eficaz y motivador.
Soporte digital, experiencia en la vida real.
Información sobre nuestro Producto
Descubre en detalle las características únicas de nuestro sistema: moderno, versátil, práctico y perfectamente adaptado a tus necesidades.
Habilidades para la Práctica
Numerosos casos prácticos y ejercicios realistas fomentan no solo los conocimientos técnicos, sino también la toma de decisiones autónoma. Las habilidades adquiridas aumentan la confianza y la eficiencia en el trabajo diario.
Entrenar modelos de IA de forma independiente
Desde la recopilación de datos hasta la aplicación: un flujo de trabajo completo en manos de los alumnos
Uso de la visión artificial en entornos industriales
Identificar las piezas de trabajo, clasificarlas y tomar decisiones sobre la calidad
Compara la tecnología de control con la IA
Pruebas de control clásico y aprendizaje por refuerzo directamente en el mismo hardware
Interpreta los datos y evalúa los resultados
Interpreta con precisión los datos de las cámaras, los sensores y los análisis de IA, y saca conclusiones.
Identifica los errores y deriva las optimizaciones
Comprueba la precisión del modelo, mejora los datos de entrenamiento y optimiza la aplicación
Automatizar el control de calidad
Aplica procesos de prueba basados en IA en un entorno de producción realista
Sistema abierto
Personalizable de forma flexible: se puede modificar en cualquier momento, con numerosas interfaces y algoritmos de bibliotecas comunes.
Diferentes niveles
Versátil: desde presentaciones divertidas hasta aplicaciones relacionadas con la carrera profesional e incluso tu propia programación
¿Listo para el futuro?
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EXPERIENCIA REAL APRENDIZAJE
Un sistema de formación compacto da vida a la inteligencia artificial: los alumnos trabajan con datos reales, entrenan modelos y los aplican en situaciones prácticas. En lugar de teoría abstracta, se les encarga comprender, entrenar y aplicar la IA de forma independiente, paso a paso y con pleno control.
Asumen el papel de ingenieros en entornos modernos de desarrollo y producción. Mediante una cámara, una unidad de control y una interfaz gráfica de usuario, recopilan datos, clasifican objetos y verifican los resultados de la IA. En el proceso, aprenden cómo los parámetros, el volumen de datos y la calidad de los datos influyen en la precisión, y cómo se optimizan los modelos para tomar decisiones fiables.
Posteriormente, los alumnos observan el comportamiento de la IA en tiempo real: se reconocen objetos, se comprueban las características de calidad y se derivan decisiones automáticamente. Evalúan el impacto de sus aportaciones en la clasificación y la calidad de los resultados, y practican el cuestionamiento crítico de las decisiones de la IA. Se pueden inducir errores deliberadamente para revelar los límites de los algoritmos y fomentar una comprensión profunda de las oportunidades y los riesgos.
RXLea cuenta con una interfaz moderna y fácil de usar que permite incluso a los principiantes ponerse en marcha rápidamente. Las tareas complejas se resuelven con solo unos clics, sin necesidad de una larga curva de aprendizaje.
Con RXLea, los alumnos pueden acceder al contenido en cualquier momento y en cualquier lugar. Ya sea en el aula, en el laboratorio o desde casa: así es como el aprendizaje se integra en la vida cotidiana.
Las simulaciones realistas, los experimentos prácticos y los ejercicios prácticos hacen que el aprendizaje sea atractivo y memorable. La teoría cobra vida y se aplica en la práctica.
RXLea se adapta a las necesidades de profesores y alumnos. El contenido, los módulos y los niveles de dificultad se pueden personalizar para garantizar los mejores resultados de aprendizaje.
Las herramientas de análisis integradas y las funciones de evaluación ayudan a los formadores a estar al tanto de todo. Los alumnos se benefician de comentarios directos, objetivos claros e incentivos motivacionales adicionales a través de métodos de gamificación.
RXLea se basa en tecnologías de vanguardia que se perfeccionan constantemente. Esto garantiza que siempre estés al día y te beneficies de actualizaciones e innovaciones periódicas.
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Preguntas frecuentes
Modular y ampliable
Se puede combinar con otros sistemas de entrenamiento de IA para escenarios flexibles
Listo para usar de inmediato
Sistema totalmente integrado: listo para funcionar de inmediato
Descripción general del proyecto
- Implemente un flujo de trabajo de IA que abarque desde la recopilación de datos hasta el entrenamiento y la aplicación en tiempo real.
- Detectar y clasificar automáticamente las piezas de trabajo y tomar decisiones sobre la calidad
- Ajuste de forma flexible los parámetros de iluminación, posicionamiento y entrenamiento
- Analizar y evaluar los datos de las cámaras y de clasificación
- Compara tareas de control utilizando algoritmos clásicos y aprendizaje automático
- Prueba los modelos, identifica las fuentes de error y optimízalos de forma específica.
¿Tienes alguna pregunta? ¡Hablemos!
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Una introducción práctica al aprendizaje automático
Entrena modelos de IA y aplícalos directamente en tiempo real
El sistema de formación abarca todo el flujo de trabajo de los modelos de IA modernos. Los alumnos entrenan sus propios modelos utilizando datos reales y los implementan directamente en una aplicación.
El aprendizaje automático es relevante. Empezar con el entrenamiento, a menudo, no lo es.
Demasiada teoría. Falta de conocimientos prácticos.
La IA se vuelve rápidamente abstracta
El funcionamiento interno de la IA suele permanecer oculto
La teoría predomina en la introducción
La programación se está convirtiendo en una barrera de entrada
El resultado: se aprenden los términos, pero el camino desde los datos de entrenamiento hasta un modelo de IA operativo suele seguir sin estar claro.
Nuestra solución: el aprendizaje automático como proceso de aprendizaje continuo
De conjuntos de datos a aplicaciones en tiempo real en un sistema de formación.
El sistema abarca todas las fases de un proyecto de IA. Los alumnos recopilan sus propios datos, configuran una red neuronal, entrenan el modelo y prueban la aplicación directamente dentro del sistema. Esto fomenta una comprensión sólida de las posibilidades y limitaciones del aprendizaje automático.
Itinerario de aprendizaje
Así es como los alumnos desarrollan sus propias aplicaciones de IA
1. Crea tus propios datos de entrenamiento
Los alumnos entrenan sus propios modelos para la clasificación de imágenes, por ejemplo, para el juego de piedra, papel o tijera o para el reconocimiento de objetos.
2. Configurar el modelo
La estructura de la red y los parámetros de entrenamiento se configuran a través de la interfaz gráfica de usuario. No se requieren conocimientos de programación.
3. Entrenar el modelo
El sistema de IA entrena el modelo directamente en el dispositivo. Los resultados se pueden revisar y ajustar de inmediato.
4. Prueba de inferencia
El modelo entrenado se aplica y evalúa directamente, por ejemplo, para el control de calidad o el reconocimiento de objetos.
Un sistema de formación, múltiples aplicaciones.
Cómo se utiliza el aprendizaje automático
Control de calidad
Visión artificial para la inspección de la calidad visual en la fabricación.
Reconocimiento de objetos
Reconocimiento de objetos para aplicaciones robóticas.
Automatización
Integre modelos de IA en sistemas controlados por PLC.
Tus ventajas
Qué hace el sistema durante el entrenamiento
Enfoque de aprendizaje basado en proyectos
Tres proyectos de aprendizaje progresivo garantizan un marcado enfoque práctico y una introducción motivadora al aprendizaje automático.
Flujo de trabajo completo de IA
La recopilación de datos, la formación, la optimización y la aplicación en tiempo real se combinan en un entorno de aprendizaje coordinado.
Formación en Edge
El controlador de IA con NVIDIA Jetson Xavier NX permite realizar procesos de entrenamiento que requieren un gran esfuerzo computacional directamente en el sistema.
No se requieren conocimientos de programación
La interfaz gráfica de usuario reduce la barrera de entrada y centra la atención en la comprensión de los conceptos básicos de la IA.
Código abierto si es necesario
Los scripts y los flujos de trabajo permanecen visibles. Esto facilita la transición de la aplicación a la comprensión y al desarrollo posterior.
Móviles KI-Labor
El caso también sirve como estación experimental con una posición de cámara definida y un entorno de prueba reproducible.
Experimenta el aprendizaje automático de primera mano
Aplícalo y compréndelo de inmediato
Los alumnos trabajan con datos reales, hardware real y un flujo de trabajo completo de la aplicación. Esto hace que la IA no sea solo algo que se explica, sino algo que es visible, medible y comprensible.
Así es como se lleva a cabo el entrenamiento de la IA en la práctica
El aprendizaje automático en acción
Desde la recopilación de datos hasta la inferencia, todos los pasos están lógicamente interconectados.
Casos de uso habituales
Tres proyectos de aprendizaje para adquirir experiencia práctica de inmediato
Una introducción divertida con reconocimiento de imágenes
El primer paso consiste en un proyecto motivador, como el juego de piedra, papel o tijera. Los alumnos crean datos de entrenamiento, entrenan un modelo y experimentan de inmediato cómo funciona la clasificación.
Ideal para una introducción sencilla a los conjuntos de datos, las características y el comportamiento del modelo.
Inspección visual de la calidad durante la fabricación
En un escenario de aplicación industrial, los estudiantes desarrollan un modelo para el control de calidad visual y aplican la IA directamente a un contexto de producción real.
Aplicaciones prácticas para la visión artificial, la automatización y el procesamiento de imágenes industrial.
El reconocimiento de señales de tráfico como sistema complejo
Un proyecto más complejo demuestra cómo se logra un reconocimiento de objetos robusto. Combina la recopilación de datos, la optimización y la aplicación en tiempo real.
Adecuado para un análisis en profundidad de la precisión, la generalización y el comportamiento del sistema.
Incorpora el aprendizaje automático a tu formación
Te mostraremos exactamente cómo se puede utilizar el sistema de formación en escuelas de formación profesional, universidades o programas de formación continua.
Formación práctica en IA
Desde los inicios hasta las aplicaciones industriales
Para escuelas de formación profesional, universidades y formación continua
De la IA abstracta a la comprensión práctica
Descubre cómo puedes explicar el aprendizaje automático de forma accesible e integrarlo paso a paso en los programas de formación existentes.
Sin compromiso • Asesoramiento personalizado • Casos de uso específicos
APRENDIZAJE A TRAVÉS DE LA EXPERIENCIA REAL
¿Cómo se adquiere la experiencia técnica?
El aprendizaje basado en la experiencia real hace que el contenido técnico sea tangible. En el sistema de aprendizaje automático, los alumnos adquieren conocimientos no solo a través de la teoría, sino también mediante sus propios datos, pasos de entrenamiento reales y resultados directamente observables.
Aprendizaje con datos, hardware y software reales
Entrena los modelos y revisa los resultados de inmediato
Itinerarios de aprendizaje con GUI, Python y código abierto
Comprenda las ventajas y las limitaciones de la IA
Nuestro mundo del aprendizaje
TÚ DIRIGES EL APRENDIZAJE
Cada paso, desde la recopilación de datos hasta la inferencia en tiempo real, se presenta de forma clara en RXLea. No se requiere software adicional ni programación compleja.
Ensayos controlados
La recopilación de datos, la formación y la evaluación se guían paso a paso
Entrenamiento de modelos en el sistema
Los modelos de IA se entrenan y prueban directamente en RXLea
Evalúa los resultados de inmediato
Los datos de entrenamiento, la clasificación y los resultados se muestran en una única interfaz
