M0 + M1–M6

Sistema de Aprendizaje

Siete módulos de aprendizaje (M0–M6) que cubren la pila tecnológica completa desde fundamentos de hardware hasta entrega industrial

Resumen de Aprendizaje Ver Rutas de Aprendizaje

Matriz de Aprendizaje

Panorama completo M0–M6 × L1/L2/L3

Eje horizontal = L1–L3 tres niveles, eje vertical = M0–M6 siete módulos; M0 es la entrada de nivel cero, M1–M6 seleccionables independientemente por dirección; dentro de cada módulo se progresa de L1 Demostración → L2 Consultor → L3 Diseño.

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Matriz de aprendizaje: eje horizontal con los tres niveles L1–L3, eje vertical con los siete módulos M0–M6; cada celda muestra el título del módulo, la duración y los entregables para ese módulo en ese nivel.
Módulo / Nivel
L1 Comprensible, Explicable, Demostrable — "Momento Mágico" en 3 Minutos
L2 Configurar Independientemente Sistemas Utilizables, Impartir Talleres de Experiencia
L3 Bucle de Negocio Cerrado y Personalización Profunda: Integración de API / Entrenamiento de Modelos / Despliegue Privado
M0
Introducción al Hardware Inteligente Estratificación por plataforma de hardware A/B/C

A · Percepción

1d

Grove × Codecraft

  • · Completar el Primer Prototipo Funcional con Kit Grove en Codecraft
  • · Establecer Modelo Mental "Percepción→Lógica→Salida"

B · Interacción

1d

Wio Terminal × BMAD

  • · Implementar HMI con Pantalla a Color de Wio Terminal
  • · Completar un proyecto estructurado usando el flujo de trabajo de cinco roles BMAD

C · Visión

1d

XIAO ESP32S3 Sense

  • · Implementar Clasificación de Imágenes e Inferencia de IA en el Borde con Cámara XIAO
  • · Experimentar Despliegue de Modelos Sin Código con SenseCraft AI
M1
Conectividad de Dispositivos y Control Inteligente

Introducción a la plataforma y acceso básico de dispositivos

1d

Gestiona de forma unificada dispositivos de todas las marcas en un solo panel, liberándote de las costosas licencias de software comercial

  • · Comprender la arquitectura básica y los conceptos centrales de Home Assistant (entidades, servicios, estados, automatizaciones)
  • · Dominar la configuración de firmware ESPHome y el proceso de acceso de sensores XIAO ESP32-C6

Integración de buses industriales y vinculación de escenarios

3d

Conecta los equipos industriales existentes, permite ver datos en tiempo real directamente y lograr vinculación entre dispositivos

  • · Dominar el cableado, depuración y configuración de registros YAML del protocolo Modbus RTU
  • · Construir de forma independiente un panel completo de medición y monitoreo de consumo

Integración de negocio y operaciones del sistema

5d

Ten tu propio panel de monitoreo de edificios inteligentes, con los datos centrales que permanecen completamente en local

  • · Dominar los métodos de integración de datos entre HA y sistemas de gestión externos (REST API/MQTT/Webhook)
  • · Capacidad para usar Node-RED en la orquestación de flujos de negocio complejos
M2
Interacción de IA Multimodal

Experiencia de capacidades de interacción multimodal

1d

Ten tu propio asistente de voz con IA, consulta datos y controla dispositivos directamente hablando normalmente

  • · Comprender la arquitectura técnica de la combinación de visión en el borde y Agentes de grandes modelos
  • · Dominar el papel central del protocolo MCP en la integración entre IA en el borde y sistemas de negocio

Integración de sistemas de negocio y configuración de vinculación

3d

Conecta los sistemas de negocio internos, permite que la interacción por voz fluya directamente en órdenes de trabajo y simplifica las operaciones tediosas

  • · Configurar de forma independiente los parámetros de Agente visual y de voz de Watcher
  • · Dominar el despliegue de sistemas de negocio locales y servicios de puente MCP basados en Docker

Despliegue de pipeline de IA de voz offline local extremo a extremo

5d

Logra un despliegue puramente local y offline, utilizable sin conexión de red y con los datos centrales de negocio que nunca salen de la red interna

  • · Dominar la arquitectura completa del pipeline de voz local extremo a extremo VAD→ASR→LLM→TTS
  • · Dominar los métodos de cuantización y optimización de despliegue de grandes modelos en hardware de computación en el borde Jetson
M3
Red Autónoma y Comunicación Resiliente

Red básica y comunicación offline

1d

Ten tu propia red de comunicación de emergencia, intercambia mensajes y comparte ubicación en entornos sin red

  • · Comprender las características físicas de LoRa y los principios de topología de enrutamiento Meshtastic
  • · Configurar con soltura roles de nodos (Client / Repeater / Router) y cifrado de canales (AES PSK de 256 bits)

Monitoreo de estados y puente MQTT

3d

Logra monitoreo de sensores off-grid en exteriores, recolección automática de datos ambientales y alertas por anomalías

  • · Dominar el método de puente MQTT entre LoRa Mesh y red local/pública
  • · Dominar el análisis de datos de telemetría Mesh y la orquestación de flujos automatizados basados en Node-RED

Integración de sensores off-grid y personalización de firmware

5d

Conecta las redes privadas off-grid y el ecosistema IoT, permite que las redes privadas sin internet también se vinculen con los dispositivos en sitio

  • · Dominar la arquitectura de firmware de código abierto Meshtastic y el proceso de personalización de código C++
  • · Dominar la compilación embebida y la grabación de firmware basadas en PlatformIO
M4
IA de Visión en el Borde

Experiencia de doble línea y configuración básica

1d

Ten tu propio centinela visual inteligente, delimita zonas de vigilancia y captura automáticamente evidencia

  • · Comprender conceptos visuales centrales como tasa de fotogramas, resolución, umbral de confianza e IoU
  • · Completar de forma independiente la configuración de red y la salida de flujo de video del dispositivo reCamera

Vinculación de escenarios de doble línea y agregación multicanal

3d

Actualiza las cámaras antiguas existentes a una red de monitoreo inteligente, filtra falsas alarmas y vincula alarmas audibles y luminosas en sitio

  • · Dominar el uso de Node-RED en reCamera para lograr la vinculación local de eventos en el borde
  • · Dominar la configuración multicanal, dibujo de zonas y optimización de parámetros en frigate.yml de Frigate

Personalización de modelos y optimización de despliegue en el borde

5d

Personaliza modelos de reconocimiento visual, datos de negocio en panel grande en tiempo real

  • · Dominar el ciclo de ingeniería completo de visión por IA, desde anotación de datos y entrenamiento de modelos hasta despliegue en el borde
  • · Dominar las cadenas de herramientas clave para la conversión de cuantización de modelos TensorRT y embebidos
M5
Detección Ambiental y Recolección de Datos

Arquitectura de red de detección ambiental y monitoreo de datos

1d

Logra monitoreo de sensores de área amplia sin cableado, los datos ambientales pueden verse inmediatamente al encender los dispositivos

  • · Comprender las diferentes topologías y condiciones de aplicabilidad de los DTU 4G y gateways LoRaWAN en la recolección de datos IoT
  • · Usar con soltura la versión web y la aplicación móvil de SenseCraft Data para consultar parámetros ambientales multidimensionales y curvas de tendencias históricas

Cableado de sensores, configuración Modbus y alertas por reglas

3d

Ten un panel unificado de datos de sensores personalizado, con alertas automáticas por anomalías

  • · Dominar el cableado diferencial RS485, la distribución de energía 5V/12V y la configuración de direccionamiento de registros Modbus RTU
  • · Completar con soltura la vinculación de dispositivos y la configuración de periodos de sondeo del registrador de datos 4G (o gateway LoRaWAN)

Integración de datos API y automatización local en el borde

5d

Conecta las interfaces de datos, integra sin problemas los datos de monitoreo en sitio a los sistemas propios

  • · Dominar la autenticación de SenseCAP Open API (Access ID / Access Key, HTTP Basic Auth) y las llamadas a interfaces de extracción de datos de telemetría
  • · Desplegar Node-RED en reComputer R1025 para orquestar flujos de control de automatización locales, activando actuadores según los valores de los sensores
M6
Control Robótico e Inteligencia Corporizada

Conocimiento de selección, normativas de seguridad y puesta en marcha

1d

Teleoperacion de brazo robotico de seis ejes, sincronizacion en tiempo real de movimientos de multiples grados de libertad

  • · Comprender la clasificación de brazos robóticos industriales (mesa cartesiana, SCARA, Delta, articulado de seis ejes) y las compensaciones comerciales de velocidad/precisión/carga útil/seguridad/costo
  • · Dominar los límites del espacio de trabajo físico del brazo robótico, el uso de la parada de emergencia de hardware y los procedimientos de operación segura

Análisis de escenarios, intuición espacial y orquestación multimodal

3d

Reconoce objetos de forma autonoma y ejecuta la captura, adaptandose flexiblemente a cambios de posicion

  • · Capacidad para explicar claramente a los clientes por qué los escenarios 3D requieren brazos robóticos de seis ejes y sus límites de selección
  • · Dominar la orquestación de flujos de múltiples acciones SenseCraft y el mecanismo de confirmación de seguridad «generar → vista previa 3D → confirmación humana → ejecución en robot real»

Ciclo cerrado de captura en espacio 3D y perspectivas de inteligencia corporizada

5d

Personaliza aplicaciones para escenarios específicos, adapta rápidamente flujos de operaciones particulares

  • · Usar cámara de profundidad RGB-D para obtener coordenadas físicas 3D del objetivo, llamar a Pinocchio mediante Python para completar la conversión automática de ángulos de motores, y usar Motorbridge para conducir el robot real en la captura espacial y el manejo de anomalías
  • · Dominar el flujo de recolección de conjuntos de datos de acciones de teleoperación maestro-esclavo (formato estándar LeRobot), comprender los principios básicos de los grandes modelos corporizados VLA y la simulación de gemelos digitales Isaac Sim
Leyenda L1 Comprensible, Explicable, Demostrable — "Momento Mágico" en 3 Minutos L2 Configurar Independientemente Sistemas Utilizables, Impartir Talleres de Experiencia L3 Bucle de Negocio Cerrado y Personalización Profunda: Integración de API / Entrenamiento de Modelos / Despliegue Privado

Cómo se combinan módulos y niveles

M0–M6 indican la dirección de aprendizaje, L1 / L2 / L3 indican la profundidad de práctica. Al introducir los módulos, las instituciones pueden definir el alcance del paquete de programas por módulo y nivel.

Eje Horizontal · M0–M6

Dirección de aprendizaje. M0 es la entrada principal desde cero (fundamentos de hardware inteligente), M1–M6 son cinco direcciones sectoriales, seleccionables independientemente por objetivo.

  • M0 · Entrada Principal desde Cero
  • M1–M5 · Cinco Direcciones Sectoriales

Eje Vertical · L1 / L2 / L3

Profundidad de dominio. L1 Nivel Demostración — comprensible y demostrable, L2 Nivel Consultor — configurar sistemas funcionales de forma independiente, L3 Nivel Diseño — integración empresarial y personalización profunda.

  • L1Nivel demostración | Comprensible y demostrable
  • L2Nivel consultor | Configuración independiente de sistemas funcionales
  • L3Nivel diseño | Integración empresarial y personalización profunda

Cada módulo puede introducirse individualmente en las tres profundidades L1/L2/L3, o combinarse con otros módulos para formar paquetes de solución completos.

Siete módulos de aprendizaje disponibles

Cada módulo incluye hardware real, experimentos en clase, objetivos de capacidad y materiales que el estudiante se lleva. Pueden introducirse individualmente o combinarse en soluciones seriadas.

M0

Introducción al Hardware Inteligente

Dile a la IA lo que quieres hacer en chino, la IA escribe código, compila, graba. Sin base de programación, aun así crea tu propio proyecto de hardware inteligente.

 M1

Conectividad de Dispositivos y Control Inteligente

Basado en Home Assistant y ESPHome, integra dispositivos multiprotocolo de forma unificada en la red local para lograr el monitoreo del consumo energético y la vinculación automatizada.

 M2

Interacción de IA Multimodal

Basado en terminales de IA físicos, integra visión en el borde, voz y APIs de sistemas de negocio para lograr la interacción espacial multimodal.

 M3

Red Autónoma y Comunicación Resiliente

Basado en el protocolo de red autónoma LoRa Mesh, construye una red de comunicación de emergencia off-grid y retorno de datos de sensores con múltiples saltos de retransmisión, sin dependencia de red pública.

 M4

IA de Visión en el Borde

Basado en cámaras ligeras de borde y hosts de cómputo de IA multicanal de grado industrial, construye una solución de visión en el borde con detección de objetos, alertas de intrusión en zona y vinculación automatizada.

 M5

Detección Ambiental y Recolección de Datos

Sensores de grado industrial y doble enlace 4G/LoRaWAN para lograr el monitoreo ambiental de bajo consumo y la recolección de datos en escenarios de amplia cobertura.

 M6

Control Robótico e Inteligencia Corporizada

Brazo robótico de escritorio de seis ejes combinado con percepción multimodal, para lograr la teleoperación maestro-esclavo hasta la captura precisa en espacio 3D y el desarrollo de inteligencia corporizada.

Tres direcciones de aprendizaje

Estas direcciones no son etiquetas de público, sino formas comunes de introducción: Crear con IA (M0), Construir productos con IA (M2 · M4), Soluciones (M1 · M3 · M5).

Tres direcciones de aprendizaje Combine módulos según el objetivo de aprendizaje; M0 es la puerta de entrada principal desde cero, M1–M6 se combinan por dirección.
M0

Crear con IA

Deje que la IA programe y usted sea el maker. Use lenguaje natural para guiar a la IA a escribir código, y cree dispositivos inteligentes propios — desde percepción e interacción hasta visión en el borde — sin experiencia previa.

M0
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M2 · M4 · M6

Construir productos con IA

Desde interacción multimodal con IA hasta visión artificial en el borde, cree terminales y productos inteligentes que entiendan el negocio, vean las necesidades y respondan en milisegundos.

M2M4M6
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M1 · M3 · M5

Soluciones

Combinando interconexión de dispositivos, comunicación en red ad-hoc y percepción ambiental, integre dispositivos de múltiples marcas, comunicación fuera de red y percepción integral en soluciones sectoriales entregables.

M1M3M5
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Incorpore los módulos de aprendizaje en su equipo o proyecto

Si ya tiene una dirección clara, podemos continuar la discusión sobre el kit de hardware básico, el kit de enseñanza estándar, la entrega integral o la capacitación de instructores. Recomendaremos combinaciones de módulos y profundidad de práctica según sus objetivos.

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