Fizyczne AI w robotyce i automatyce - Plan Szkolenia

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.

Niniejsze szkolenie praktyczne w zakresie Polsce obejmuje integrację ROS-PLC oraz bliźniaków cyfrowych w automatyzacji przemysłowej. Naucz się synchronizować systemy robotyczne z PLC, tworzyć cyfrowe odwzorowania do symulacji oraz optymalizować przepływy pracy produkcyjne poprzez wymianę danych w czasie rzeczywistym i zaawansowane techniki monitorowania.

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.

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.