Computer Vision dla Robotyki: Percepcja z OpenCV i Deep Learning - Plan Szkolenia

Sztuczna Inteligencja (AI) w Robotyce łączy uczenie maszynowe, systemy sterowania i fuzję danych z czujników, aby tworzyć inteligentne maszyny zdolne do postrzegania, rozumowania i działania w sposób autonomiczny. Dzięki nowoczesnym narzędziom, takim jak ROS 2, TensorFlow i OpenCV, inżynierowie mogą projektować roboty, które inteligentnie poruszają się, planują i współdziałają ze środowiskiem rzeczywistym.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą rozwijać, uczyć i wdrażać systemy robotyczne napędzane AI, korzystając z aktualnych technologii i frameworków open-source.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wykorzystywać Python i ROS 2 do budowania i symulowania zachowań robotów.
• Implementować filtry Kalmana i cząsteczkowe do lokalizacji i śledzenia.
• Stosować techniki przetwarzania obrazu przy użyciu OpenCV do percepcji i wykrywania obiektów.
• Wykorzystywać TensorFlow do przewidywania ruchu i sterowania opartego na uczeniu.
• Integrować SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) do autonomicznej nawigacji.
• Tworzyć modele uczenia ze wzmocnieniem w celu poprawy podejmowania decyzji przez roboty.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczna implementacja przy użyciu ROS 2 i Pythona.
• Ćwiczenia praktyczne w symulowanych i rzeczywistych środowiskach robotycznych.

Opcje dostosowania kursu

Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

ROS 2 (Robot Operating System 2) to otwartoźródłowe narzędzie zaprojektowane do wspierania rozwoju złożonych i skalowalnych aplikacji robotycznych.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening (online lub na miejscu) jest skierowany do inżynierów i programistów robotyki na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wdrożyć autonomiczną nawigację i SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) przy użyciu ROS 2.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i przygotować ROS 2 do aplikacji autonomicznej nawigacji.
• Wdrożyć algorytmy SLAM do mapowania i lokalizacji.
• Zintegrować czujniki takie jak LiDAR i kamery z ROS 2.
• Symulować i testować autonomiczną nawigację w Gazebo.
• Wdrożyć stosy nawigacyjne na fizycznych robotach.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne ćwiczenia z użyciem narzędzi ROS 2 i środowisk symulacyjnych.
• Żywa implementacja i testowanie na wirtualnych lub fizycznych robotach.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowany trening dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia.

Bot lub chatbot to jak asystent komputerowy, który służy do automatyzacji interakcji z użytkownikami na różnych platformach komunikacyjnych i przyspiesza wykonywanie zadań bez konieczności rozmowy z inną osobą.

Podczas tego szkolenia prowadzonego przez instruktora uczestnicy nauczą się, jak rozpocząć tworzenie bota, przechodząc przez proces tworzenia przykładowych chatbotów przy użyciu narzędzi i frameworków do rozwoju botów.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć różne zastosowania i aplikacje botów
• Zrozumieć pełny proces tworzenia botów
• Poznać różne narzędzia i platformy używane do budowania botów
• Zbudować przykładowego chatbota dla Facebook Messenger
• Zbudować przykładowego chatbota przy użyciu Microsoft Bot Framework

Odbiorcy

• Programiści zainteresowani tworzeniem własnych botów

Format kursu

• Część wykładowa, część dyskusyjna, ćwiczenia i intensywna praktyka

Edge AI umożliwia uruchamianie modeli sztucznej inteligencji bezpośrednio na urządzeniach wbudowanych lub o ograniczonych zasobach, zmniejszając opóźnienia i zużycie energii, jednocześnie zwiększając autonomię i prywatność w systemach robotycznych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych programistów systemów wbudowanych i inżynierów robotyki, którzy chcą wdrożyć techniki wnioskowania i optymalizacji uczenia maszynowego bezpośrednio na sprzęcie robotycznym, korzystając z TinyML i frameworków Edge AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy TinyML i Edge AI w robotyce.
• Konwertować i wdrażać modele AI do wnioskowania na urządzeniu.
• Optymalizować modele pod kątem szybkości, rozmiaru i efektywności energetycznej.
• Integrować systemy Edge AI z architekturami sterowania robotami.
• Oceniać wydajność i dokładność w rzeczywistych scenariuszach.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne ćwiczenia z wykorzystaniem łańcuchów narzędzi TinyML i Edge AI.
• Praktyczne ćwiczenia na platformach sprzętowych wbudowanych i robotycznych.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do uczestników na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą poznać rolę robotów współpracujących (cobotów) oraz innych systemów AI skoncentrowanych na człowieku w nowoczesnych miejscach pracy.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zasady Human-Centric Physical AI i jej zastosowania.
• Poznać rolę robotów współpracujących w zwiększaniu produktywności w miejscu pracy.
• Identyfikować i rozwiązywać wyzwania w interakcjach człowiek-maszyna.
• Projektować przepływy pracy optymalizujące współpracę między ludźmi a systemami napędzanymi przez AI.
• Promować kulturę innowacji i adaptacji w miejscach pracy zintegrowanych z AI.

Interakcja Człowiek-Robot (HRI): Głos, Gest i Kontrola Współpracująca to praktyczny kurs, którego celem jest zapoznanie uczestników z projektowaniem i wdrażaniem intuicyjnych interfejsów do komunikacji między człowiekiem a robotem. Szkolenie łączy teorię, zasady projektowania i praktykę programowania, aby budować naturalne i responsywne systemy interakcji wykorzystujące techniki mowy, gestów i współdzielonej kontroli. Uczestnicy nauczą się integrować moduły percepcji, rozwijać wielomodalne systemy wejściowe oraz projektować roboty, które bezpiecznie współpracują z ludźmi.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do uczestników na poziomie podstawowym i średniozaawansowanym, którzy chcą projektować i wdrażać systemy interakcji człowiek-robot, poprawiające użyteczność, bezpieczeństwo i doświadczenie użytkownika.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy i zasady projektowania interakcji człowiek-robot.
• Rozwijać mechanizmy kontroli i odpowiedzi oparte na głosie dla robotów.
• Wdrażać rozpoznawanie gestów przy użyciu technik przetwarzania obrazu.
• Projektować systemy współdzielonej kontroli dla bezpiecznej i wspólnej autonomii.
• Oceniać systemy HRI pod kątem użyteczności, bezpieczeństwa i czynników ludzkich.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i demonstracje.
• Praktyczne ćwiczenia z kodowania i projektowania.
• Eksperymenty praktyczne w symulacji lub rzeczywistych środowiskach robotycznych.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.

Automatyzacja Robotyki Przemysłowej: Integracja ROS-PLC i Cyfrowe Bliźniaki to praktyczny kurs skupiający się na łączeniu automatyki przemysłowej z nowoczesnymi frameworkami robotyki. Uczestnicy nauczą się integrować systemy robotyczne oparte na ROS z PLC w celu synchronizacji operacji oraz poznają środowiska cyfrowych bliźniaków do symulowania, monitorowania i optymalizacji procesów produkcyjnych. Kurs kładzie nacisk na interoperacyjność, sterowanie w czasie rzeczywistym oraz analizę predykcyjną z wykorzystaniem cyfrowych replik systemów fizycznych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą zdobyć praktyczne umiejętności w zakresie łączenia robotów sterowanych przez ROS z środowiskami PLC oraz wdrażania cyfrowych bliźniaków w celu optymalizacji automatyzacji i produkcji.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć protokoły komunikacji między systemami ROS i PLC.
• Wdrożyć wymianę danych w czasie rzeczywistym między robotami a przemysłowymi kontrolerami.
• Tworzyć cyfrowe bliźniaki do monitorowania, testowania i symulacji procesów.
• Integrować czujniki, siłowniki i manipulatory robotyczne w ramach przemysłowych przepływów pracy.
• Projektować i walidować systemy automatyki przemysłowej z wykorzystaniem hybrydowych środowisk symulacyjnych.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i przeglądy architektury.
• Ćwiczenia praktyczne integrujące systemy ROS i PLC.
• Symulacja i wdrażanie projektów cyfrowych bliźniaków.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów, którzy chcą poznać zastosowanie sztucznej inteligencji w systemach mechatronicznych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zdobyć ogólne informacje na temat sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i inteligencji obliczeniowej.
• Zrozumieć koncepcje sieci neuronowych i różnych metod uczenia.
• Skutecznie wybierać podejścia sztucznej inteligencji do rozwiązywania problemów w rzeczywistych sytuacjach.
• Wdrażać aplikacje AI w inżynierii mechatronicznej.

Systemy wielorobotowe i inteligencja roju to zaawansowany kurs szkoleniowy, który eksploruje projektowanie, koordynację i sterowanie zespołami robotów inspirowanymi zachowaniami rojów biologicznych. Uczestnicy dowiedzą się, jak modelować interakcje, implementować rozproszone podejmowanie decyzji oraz optymalizować współpracę między wieloma agentami. Kurs łączy teorię z praktycznymi symulacjami, przygotowując uczestników do zastosowań w logistyce, obronności, poszukiwaniu i ratownictwie oraz autonomicznej eksploracji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą projektować, symulować i implementować systemy wielorobotowe i oparte na roju, wykorzystując otwarte frameworki i algorytmy.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zasady i dynamikę inteligencji roju oraz robotyki kooperacyjnej.
• Projektować strategie komunikacji i koordynacji dla systemów wielorobotowych.
• Implementować rozproszone algorytmy podejmowania decyzji i osiągania konsensusu.
• Symulować zbiorowe zachowania, takie jak kontrola formacji, flocking i pokrycie obszaru.
• Stosować techniki oparte na roju w rzeczywistych scenariuszach i problemach optymalizacyjnych.

Format kursu

• Zaawansowane wykłady z głębokim omówieniem algorytmów.
• Praktyczne kodowanie i symulacje w ROS 2 i Gazebo.
• Projekt grupowy wykorzystujący zasady inteligencji roju.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów robotyki i badaczy AI, którzy chcą wykorzystać Multimodalną AI do integracji różnych danych sensorycznych w celu tworzenia bardziej autonomicznych i wydajnych robotów, które mogą widzieć, słyszeć i dotykać.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrożyć multimodalne sensory w systemach robotycznych.
• Opracować algorytmy AI do fuzji sensorów i podejmowania decyzji.
• Tworzyć roboty, które mogą wykonywać złożone zadania w dynamicznych środowiskach.
• Rozwiązywać problemy związane z przetwarzaniem danych w czasie rzeczywistym i sterowaniem.

Ten trzydniowy praktyczny kurs przeprowadzi uczestników przez pełny przepływ pracy NLP — od zbierania i wstępnego przetwarzania danych tekstowych po budowanie modeli do klasyfikacji, grupowania i odkrywania tematów. Kurs kończy się nowoczesnymi technikami wykorzystującymi embeddingi, spaCy, Hugging Face i transformatory, zakończonymi praktycznym projektem end-to-end.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do uczestników na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą rozwijać swoje umiejętności w zakresie projektowania, programowania i wdrażania inteligentnych systemów robotycznych do automatyzacji i nie tylko.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady Physical AI i ich zastosowania w robotyce i automatyce.
• Projektować i programować inteligentne systemy robotyczne dla dynamicznych środowisk.
• Implementować modele AI do autonomicznego podejmowania decyzji w robotach.
• Wykorzystywać narzędzia symulacyjne do testowania i optymalizacji robotów.
• Rozwiązywać problemy, takie jak fuzja danych z czujników, przetwarzanie w czasie rzeczywistym i efektywność energetyczna.

Praktyczne szybkie prototypowanie w robotyce z ROS 2 i Docker to praktyczny kurs zaprojektowany, aby pomóc programistom w efektywnym budowaniu, testowaniu i wdrażaniu aplikacji robotycznych. Uczestnicy nauczą się, jak konteneryzować środowiska robotyczne, integrować pakiety ROS 2 oraz prototypować modułowe systemy robotyczne przy użyciu Dockera w celu zapewnienia powtarzalności i skalowalności. Kurs kładzie nacisk na zwinność, kontrolę wersji oraz praktyki współpracy odpowiednie dla zespołów zajmujących się wczesnym etapem rozwoju i innowacjami.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do uczestników na poziomie podstawowym i średnio zaawansowanym, którzy chcą przyspieszyć procesy rozwoju robotyki przy użyciu ROS 2 i Dockera.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Skonfigurować środowisko programistyczne ROS 2 w kontenerach Docker.
• Tworzyć i testować prototypy robotyczne w modułowych, powtarzalnych konfiguracjach.
• Używać narzędzi symulacyjnych do weryfikacji zachowania systemu przed wdrożeniem sprzętowym.
• Skutecznie współpracować przy projektach robotycznych opartych na kontenerach.
• Stosować koncepcje ciągłej integracji i wdrażania w procesach robotycznych.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i demonstracje.
• Praktyczne ćwiczenia z wykorzystaniem środowisk ROS 2 i Docker.
• Miniprojekty skupione na rzeczywistych zastosowaniach robotycznych.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

Reinforcement learning (RL) to paradygmat uczenia maszynowego, w którym agenci uczą się podejmować decyzje poprzez interakcję ze środowiskiem. W robotyce RL umożliwia systemom autonomicznym rozwijanie zdolności adaptacyjnego sterowania i podejmowania decyzji poprzez doświadczenie i informacje zwrotne.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów uczenia maszynowego, badaczy robotyki i deweloperów, którzy chcą projektować, implementować i wdrażać algorytmy reinforcement learning w aplikacjach robotycznych.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady i matematykę reinforcement learning.
• Zaimplementować algorytmy RL, takie jak Q-learning, DDPG i PPO.
• Zintegrować RL z symulacyjnymi środowiskami robotycznymi przy użyciu OpenAI Gym i ROS 2.
• Trenować roboty do wykonywania złożonych zadań autonomicznie poprzez próby i błędy.
• Optymalizować wydajność treningu przy użyciu frameworków deep learningowych, takich jak PyTorch.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczna implementacja przy użyciu Pythona, PyTorch i OpenAI Gym.
• Ćwiczenia praktyczne w symulowanych lub fizycznych środowiskach robotycznych.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić spersonalizowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

Inteligentna Robotyka to integracja sztucznej inteligencji z systemami robotycznymi w celu poprawy percepcji, podejmowania decyzji i autonomicznego sterowania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów robotyki, integratorów systemów oraz liderów automatyki, którzy chcą wdrożyć techniki AI do percepcji, planowania i sterowania w inteligentnych środowiskach produkcyjnych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć i zastosować techniki AI do percepcji robotycznej i fuzji czujników.
• Opracowywać algorytmy planowania ruchu dla robotów współpracujących i przemysłowych.
• Wdrażać strategie sterowania oparte na uczeniu maszynowym do podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.
• Integrować inteligentne systemy robotyczne z przepływami pracy w inteligentnych fabrykach.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.