Smart Robotics w Produkcji: AI dla percepcji, planowania i kontroli - Plan Szkolenia
Smart Robotics to integracja sztucznej inteligencji w systemy robotyczne w celu poprawy percepcji, podejmowania decyzji oraz autonomicznego sterowania.
Jest to szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu), skierowane do zaawansowanych inżynierów robotyki, integratorów systemów oraz kierowników automatyzacji, którzy chcą wdrożyć AI-według percepcji, planowania i sterowania w inteligentnych środowiskach produkcyjnych.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć i zastosować techniki AI do percepcji robotów i fuzji danych z sensorów.
- Rozwijać 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 w przepływy pracy fabryki inteligentnej.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Dużo ćwiczeń i praktyki.
- Ręczne wdrażanie w środowisku laboratorium online.
Opcje dostosowania kursu
- Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby ustalić szczegóły.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Smart Robotics i Integracji AI
- Przegląd robotyki w Przemysle 4.0
- Rola AI w percepcji, planowaniu i kontroli
- Oprogramowanie i środowiska symulacyjne
Systemy Percepcji i Sensor Fusion
- Komputerowe widzenie dla robotyki (kamera 2D/3D, LiDAR)
- Kalibracja i techniki fuzji czujników
- Wykrywanie obiektów i mapowanie środowiska
Deep Learning dla Percepcji
- Sieci neuronowe do rozpoznawania wizualnego
- Używanie TensorFlow lub PyTorch z danymi robotycznymi
- Trenowanie modeli percepcji do śledzenia obiektów
Planowanie Ruchu i Optymalizacja Ścieżki
- Planowanie oparte na próbkowaniu i optymalizację
- Praca z MoveIt do planowania ruchu
- Unikanie kolizji i dynamiczne ponowne planowanie
Strategie Kontroli Opierające się na Uczeniu
- Uczenie wzmacniające dla kontroli robotów
- Integracja AI w niskopoziomowe pętle kontroli
- Symulacja z OpenAI Gym i Gazebo
Kolaboracyjne Roboty (Coboty) w Produkcji Inteligentnej
- Standardy bezpieczeństwa i współpraca człowiek-robot
- Programming i integracja cobotów z AI
- Adaptacyjne zachowania i odpowiedzialność w czasie rzeczywistym
Integracja Systemu i Wdrażanie
- Interfejs z sterownikami przemysłowymi (PLC, SCADA)
- Wdrażanie Edge AI dla robotyki w czasie rzeczywistym
- Rejestrowanie danych, monitorowanie i diagnostyka
Podsumowanie i Kolejne Kroki
Wymagania
- Rozumienie systemów robotycznych i kinematyki
- Doświadczenie z programowaniem Python
- Zapoznanie z pojęciami sztucznej inteligencji lub uczenia maszynowego
Grupa docelowa
- Inżynierowie Robotics
- Integracja systemów
- Liderzy automatyzacji
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
Smart Robotics w Produkcji: AI dla percepcji, planowania i kontroli - Plan Szkolenia - Booking
Smart Robotics w Produkcji: AI dla percepcji, planowania i kontroli - Plan Szkolenia - Enquiry
Smart Robotics w Produkcji: AI dla percepcji, planowania i kontroli - Zapytanie o Konsultacje
Zapytanie o Konsultacje
Opinie uczestników (1)
Dobrze omówione przez trenera przykłady ćwiczeń
Mariusz - Politechnika Opolska
Szkolenie - Artificial Intelligence (AI) for Mechatronics
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
893
14 godzin- Zrozumieć, w jaki sposób predykcyjne utrzymanie maszyn różni się od strategii reaktywnego i prewencyjnego utrzymania.
- Zbierać i strukturować dane maszynowe do analizy opartej na sztucznej inteligencji.
- Zastosować modele uczenia maszynowego do wykrywania anomalii i prognozowania awarii.
- Wdrożyć przepływy pracy od początku do końca, od danych z czujników do możliwych do wykonania wniosków.
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Ćwiczenia praktyczne i studia przypadków.
- Demonstracje na żywo i praktyczne przepływy danych.
- Aby złożyć wniosek o dostosowany kurs dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu uzgodnienia.
AI for Process Optimization in Manufacturing Operations
21 godzinAI dla optymalizacji procesów jest zastosowaniem uczenia maszynowego i analizy danych w celu poprawy wydajności, jakości i przepływności w operacjach produkcyjnych.
Jest to szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu), skierowane do zawodowców produkcji na poziomie średnim, którzy chcą zastosować techniki AI w celu uproszczenia operacji, redukcji czasu próżnego i wsparcia inicjatyw ciągłego doskonalenia.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zrozumieć koncepcje AI związane z optymalizacją produkcji.
- Zbierać i przygotowywać dane produkcyjne do analizy.
- Zastosować modele uczenia maszynowego w celu identyfikacji wąskich gardzieli i prognozowania awarii.
- Wizualizować i interpretować wyniki w celu wspierania decyzji opartych na danych.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Dużo ćwiczeń i praktyki.
- Ręczne wdrożenie w środowisku live-lab.
Opcje dostosowania kursu
- Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia.
AI for Quality Control and Assurance in Production Lines
21 godzinAI for Quality Control to wykorzystanie technik wizji komputerowej i uczenia maszynowego do identyfikacji defektów, anomalii i odchyleń w procesach produkcyjnych.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest przeznaczone dla specjalistów ds. jakości o poziomie wiedzy od początkującego do średnio zaawansowanego, którzy chcą zastosować narzędzia AI do automatyzacji inspekcji i poprawy jakości produktów w środowiskach produkcyjnych.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć, jak AI jest stosowane w przemysłowym kontrolowaniu jakości.
- Zbierać i oznaczać dane obrazowe lub sensoryczne z linii produkcyjnych.
- Używać uczenia maszynowego i wizji komputerowej do wykrywania defektów.
- Tworzyć proste modele AI do wykrywania anomalii i prognozowania wydajności.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Ręczne wdrażanie w środowisku laboratoryjnym.
Opcje dostosowania kursu
- Aby zażądać dostosowanego szkolenia dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu uregulowania szczegółów.
AI for Supply Chain and Manufacturing Logistics
21 godzinSztuczna inteligencja w logistyce i zarządzaniu łańcuchem dostaw to zastosowanie analityki predykcyjnej, uczenia maszynowego i automatyzacji w celu optymalizacji zapasów, trasowania i prognozowania popytu.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest skierowane do profesjonalistów z dziedziny logistyki na poziomie średnim, którzy chcą stosować narzędzia oparte na sztucznej inteligencji w celu poprawy wydajności logistycznej, dokładnego prognozowania popytu oraz automatyzacji operacji w magazynach i transportie.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć, jak sztuczna inteligencja jest stosowana w logistyce i zarządzaniu łańcuchem dostaw.
- Używać modeli uczenia maszynowego do prognozowania popytu i kontroli zapasów.
- Analizować trasy i optymalizować transport za pomocą technik opartych na sztucznej inteligencji.
- Automatyzować procesy decyzyjne w magazynach i procesach realizacji zamówień.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Dużo ćwiczeń i praktyki.
- Ręczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia.
Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w inteligentnych fabrykach i Industrial Automation
14 godzinSztuczna inteligencja w inteligentnych fabrykach to zastosowanie sztucznej inteligencji do automatyzacji, monitorowania i optymalizacji operacji przemysłowych w czasie rzeczywistym.
To prowadzone przez instruktora szkolenie online lub stacjonarne jest przeznaczone dla początkujących decydentów i liderów technicznych, którzy chcą uzyskać strategiczne i praktyczne wprowadzenie do sposobu wykorzystania sztucznej inteligencji w środowiskach inteligentnych fabryk.
Uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć podstawowe zasady sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
- Wykryć kluczowe przypadki zastosowania sztucznej inteligencji w produkcji i automatyzacji.
- Przeanalizować, jak sztuczna inteligencja wspiera predykcyjną konserwację, kontrolę jakości i optymalizację procesów.
- Ocenić kroki związane z uruchomieniem inicjatyw napędzanych sztuczną inteligencją.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Prawdziwe studia przypadków i ćwiczenia grupowe.
- Strategiczne ramy i wskazówki dotyczące wdrażania.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby zażądać dostosowanego szkolenia dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby ułożyć.
Praktyczny Warsztat: Wdrazanie rozwiazań AI z danymi przemysłowymi
21 godzinImplementacja sztucznej inteligencji Use Case to praktyczny, oparty na projektach sposób stosowania uczenia maszynowego, komputerowego wzroku i analityki danych do rozwiązywania rzeczywistych wyzwań przemysłowych za pomocą rzeczywistych lub symulowanych zestawów danych.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla zespołów wielofunkcyjnych na poziomie średnim, które chcą wspólnie wdrożyć przypadki użycia sztucznej inteligencji zgodnie z ich celami operacyjnymi oraz zdobyć doświadczenie w pracy z przemysłowymi łańcuchami danych.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Wybierać i określać praktyczne przypadki użycia sztucznej inteligencji z dziedzin operacji, jakości lub konserwacji.
- Pracować wspólnie w różnych rolach nad rozwiązywaniem problemów za pomocą uczenia maszynowego.
- Obsługiwać, czyścić i analizować różnorodne zestawy danych przemysłowych.
- Zaprezentować działający prototyp rozwiązania z wbudowaną sztuczną inteligencją na podstawie wybranego przypadku użycia.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Ćwiczenia i prace projektowe w grupach.
- Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.
Opcje dostosowania kursu
- Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.
Tworzenie inteligentnych botów z Azure
14 godzinUsługa Azure Bot Service łączy w sobie moc funkcji Microsoft Bot Framework i Azure, aby umożliwić szybkie tworzenie inteligentnych botów.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak łatwo stworzyć inteligentnego bota przy użyciu platformy Microsoft Azure.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Nauczyć się podstaw inteligentnych botów
- Nauczyć się tworzyć inteligentne boty za pomocą aplikacji chmurowych
- Zrozumieć, jak korzystać z Microsoft Bot Framework, z Bot Builder SDK i z usługą Azure Bot Service
- Zrozumieć, jak projektować boty za pomocą wzorców botów
- Rozwinąć swojego pierwszego inteligentnego bota przy użyciu Microsoft Azure
Uczestnicy
- Developerzy
- Hobbyści
- Inżynierowie
- Specjaliści IT
Format kursu
- Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia oraz intensywna praktyka rączna
Rozwijanie Bota
14 godzinBot lub chatbot jest jak asystent komputerowy, który służy do automatyzacji interakcji użytkownika na różnych platformach komunikacyjnych i szybszego wykonywania zadań bez konieczności rozmowy z innym człowiekiem.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak rozpocząć tworzenie bota, przechodząc przez tworzenie przykładowych chatbotów przy użyciu narzędzi i frameworków do tworzenia botów.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć różne zastosowania i aplikacje botów
- Zrozumieć cały proces tworzenia botów
- Poznaj różne narzędzia i platformy używane do tworzenia botów
- Zbudować przykładowego chatbota dla Facebook Messenger
- Zbudować przykładowego chatbota przy użyciu Microsoft Bot Framework
Odbiorcy
- Programiści zainteresowani stworzeniem własnego bota
Format kursu
- Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
Building Digital Twins with AI and Real-Time Data
21 godzinBlizny cyfrowe są wirtualnymi replikami fizycznych systemów wzbogaconymi o dane w czasie rzeczywistym i inteligentność opartą na sztucznej inteligencji.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zawodowców średniozaawansowanych, którzy chcą budować, wdrażać i optymalizować modele bliźniaków cyfrowych za pomocą danych w czasie rzeczywistym i wniosków opartych na sztucznej inteligencji.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć architekturę i składniki bliźniaków cyfrowych.
- Używać narzędzi symulacyjnych do modelowania skomplikowanych systemów i środowisk.
- Integrować strumienie danych w czasie rzeczywistym z wirtualnymi modelami.
- Zastosować techniki AI do przewidywania zachowań i wykrywania anomalii.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Ręczne wdrażanie w środowisku laboratoryjnym w czasie rzeczywistym.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.
Inteligencja w czasie rzeczywistym na poziomie urządzenia
21 godzinEdge AI jest wdrażaniem modeli sztucznej inteligencji bezpośrednio na urządzeniach i maszynach na krawędzi sieci, umożliwiając podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym z minimalnym opóźnieniem.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych specjalistów od systemów wbudowanych i IoT, którzy chcą wdrożyć logiczne i kontrolne systemy zasilane sztuczną inteligencją w środowiskach przemysłowych, gdzie prędkość, niezawodność i działanie offline są kluczowe.
Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zrozumieć architekturę i korzyści wynikające z systemów AI na krawędzi sieci.
- Budować i optymalizować modele AI do wdrażania na urządzeniach wbudowanych.
- Korzystać z narzędzi takich jak TensorFlow Lite i OpenVINO do inferencji o niskim opóźnieniu.
- Integrować inteligencję krawędziową z czujnikami, wykonywalnymi oraz protokołami przemysłowymi.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.
Opcje dostosowania kursu
- Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby umówić.
Industrial Computer Vision z AI: Wykrywanie wad i wizualna kontrola
14 godzinKomputerowe wizje przemysłowe z AI przekształcają sposób, w jaki producenci i zespoły kontroli jakości wykrywają wady powierzchniowe, weryfikują zgodność części oraz automatyzują procesy inspekcji wzrokowej.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zespołów kontroli jakości, inżynierów automatyzacji i developerów na poziomie średniozaawansowanym do zaawansowanym, którzy chcą zaprojektować i wdrożyć systemy komputerowego widzenia do wykrywania wad i inspekcji za pomocą technik AI.
Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć architekturę i składniki systemów wizji przemysłowej.
- Budować modele AI do wykrywania wad wzrokowych za pomocą uczenia głębokiego.
- Integrować z kamerami i urządzeniami przemysłowymi rzeczywiste systemy inspekcji.
- Wdrażać i optymalizować systemy inspekcji zasilane AI w środowiskach produkcyjnych.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Ręczne wdrażanie w środowisku laboratoryjnym.
Opcje dostosowania kursu
- Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby umówić się.
Sztuczna inteligencja (AI) dla mechatroniki
21 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą dowiedzieć się o zastosowaniu sztucznej inteligencji w systemach mechatronicznych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Uzyskać przegląd sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i inteligencji obliczeniowej.
- Zrozumieć koncepcje sieci neuronowych i różnych metod uczenia się.
- Skutecznie wybierać metody sztucznej inteligencji do rozwiązywania rzeczywistych problemów.
- Wdrożyć aplikacje sztucznej inteligencji w inżynierii mechatronicznej.
Sztuczna inteligencja fizyczna w robotyce i automatyzacji
21 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do uczestników na poziomie średnim, którzy chcą rozwinąć swoje umiejętności w projektowaniu, programowaniu i wdrażaniu inteligentnych systemów robotycznych dla automatyzacji i więcej.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć zasady Physical AI i jego zastosowania w robotyce i automatyzacji.
- Projektować i programować inteligentne systemy robotyczne dla dynamicznych środowisk.
- Wdrażać modele AI dla autonomicznego podejmowania decyzji w robotach.
- Wykorzystywać narzędzia symulacyjne do testowania i optymalizacji robotów.
- Rozwiązywać problemy związane z fuzją sensorów, przetwarzaniem w czasie rzeczywistym i efektywnością energetyczną.
Roboty Inteligentne dla Programistów
84 godzinInteligentny robot to system sztucznej inteligencji (AI), który może uczyć się ze swojego środowiska i doświadczenia oraz budować swoje możliwości w oparciu o tę wiedzę. Roboty inteligentne Smart Robots mogą współpracować z ludźmi, pracując obok nich i ucząc się na podstawie ich zachowań. Co więcej, są one w stanie wykonywać nie tylko pracę fizyczną, ale także zadania kognitywne. Oprócz robotów fizycznych, Smart Robots mogą być również oparte wyłącznie na oprogramowaniu, rezydując w komputerze jako aplikacja bez ruchomych części lub fizycznej interakcji ze światem.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy poznają różne technologie, ramy i techniki programowania różnych typów mechanicznych Smart Robots, a następnie wykorzystają tę wiedzę do realizacji własnych projektów inteligentnych robotów.
Kurs podzielony jest na 4 sekcje, z których każda składa się z trzech dni wykładów, dyskusji i praktycznego rozwoju robotów w środowisku laboratoryjnym. Każda sekcja zakończy się praktycznym projektem, który pozwoli uczestnikom przećwiczyć i zademonstrować zdobytą wiedzę.
Docelowy sprzęt dla tego kursu będzie symulowany w 3D za pomocą oprogramowania symulacyjnego. Do programowania robotów zostaną wykorzystane ROS (Robot Operating System), C++ i Python.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumienie kluczowych pojęć stosowanych w technologiach robotycznych
- rozumieć i zarządzać interakcją między oprogramowaniem a sprzętem w systemie zrobotyzowanym
- Zrozumienie i wdrożenie komponentów oprogramowania, które stanowią podstawę Smart Robots
- Zbudowanie i obsługa symulowanego mechanicznego inteligentnego robota, który może widzieć, wyczuwać, przetwarzać, chwytać, nawigować i wchodzić w interakcje z ludźmi za pomocą głosu.
- Rozszerzenie zdolności inteligentnego robota do wykonywania złożonych zadań poprzez Deep Learning
- Testowanie i rozwiązywanie problemów inteligentnego robota w realistycznych scenariuszach
Uczestnicy
- Deweloperzy
- Inżynierowie
Format kursu
- Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
Uwaga
- Aby dostosować dowolną część tego kursu (język programowania, model robota itp.), skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.