TinyML w systemach autonomicznych i robotyce - 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.

Ten praktyczny kurs z zakresu HRI w Polsce obejmuje mowę, gesty i współdzielone sterowanie. Naucz się budować intuicyjne, wielomodalne interfejsy dla bezpiecznej współpracy człowieka i robota, kładąc nacisk na praktyczne zasady projektowania, rozpoznawanie mowy, detekcję gestów i współdzieloną autonomię, aby zwiększyć użyteczność i bezpieczeństwo.

To praktyczne szkolenie z zakresu Polsce obejmuje integrację ROS-PLC oraz cyfrowe bliźniaki w kontekście przemysłowej automatyzacji. Naucz się synchronizować systemy robotyczne z PLC, tworzyć cyfrowe repliki do symulacji oraz optymalizować procesy 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.

Zaawansowane szkolenie z zakresu Polsce obejmujące projektowanie i koordynację systemów wielu robotów. Uczestnicy nauczą się modelować inteligencję roju, wdrażać rozproszone podejmowanie decyzji oraz optymalizować współpracę między agentami, korzystając z praktycznych symulacji w ROS 2 i Gazebo do zastosowań w realnym świecie.

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w zakresie Polsce (w trybie online lub stacjonarnym) jest przeznaczone dla uczestników na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą rozwinąć swoje umiejętności w zakresie projektowania, programowania i wdrażania inteligentnych systemów robotycznych do celów automatyzacji i nie tylko.

Na koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady fizycznego AI oraz jego zastosowania w robotyce i automatyzacji.
• Projektować i programować inteligentne systemy robotyczne działające w dynamicznych środowiskach.
• Wdrożyć modele AI do autonomicznego podejmowania decyzji przez roboty.
• Korzystać z narzędzi symulacyjnych do testowania i optymalizacji systemów robotycznych.
• Rozwiązywać wyzwania związane ze fuzją czujników, przetwarzaniem w czasie rzeczywistym i efektywnością energetyczną.

To praktyczne szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce obejmuje szybkie prototypowanie w robotyce z wykorzystaniem ROS 2 i Dockera. Uczestnicy uczą się efektywnego budowania, testowania i wdrażania modularnych systemów robotycznych, zdobywając praktyczne umiejętności w zakresie konteneryzacji, symulacji i kontroli wersji dla skalowalnego rozwoju.