Szkolenia Physical AI w Polsce

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub stacjonarnie) jest przeznaczone dla uczestników na poziomie początkującego do średniozaawansowanego, którzy chcą zbadać etyczne, prawne i zarządzanie aspekty rozwoju Fizycznego AI.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć etyczne wyzwania związane z Fizycznym AI.
• Wskazać kluczowe ramy zarządzania i regulacje.
• Rozwijać strategie odpowiedzialnego rozwoju AI.
• Analizować przypadki studyjne etycznych dylematów w wdrażaniu AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w trybie online lub stacjonarnym jest skierowane do uczestników o poziomie zaawansowanym, którzy chcą poznać rolę robotów współpracujących (cobots) i innych systemów AI zorientowanych na człowieka w nowoczesnych miejscach pracy.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady Human-Centric Physical AI i jej zastosowania.
• Badanie roli robotów współpracujących w poprawie wydajności w miejscu pracy.
• Wykrywanie i rozwiązywanie problemów związanych z interakcjami człowiek-maszyna.
• Projektowanie przepływów pracy, które optymalizują współpracę między ludźmi a systemami napędzanymi przez AI.
• Promowanie kultury innowacji i elastyczności w miejscach pracy zintegrowanych z AI.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla uczestników poziomu średniozaawansowanego, którzy chcą badać zastosowanie Fizycznego AI w środowiskach przemysłowych, od koncepcji do wdrożenia.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje Fizycznego AI i jego rolę w innowacjach przemysłowych.
• Projektować i symulować systemy fizyczne napędzane AI do produkcji i logistyki.
• Wdrażać technologie Fizycznego AI w celu optymalizacji przepływów pracy i procesów.
• Oceniać wdrażalność i skalowalność zastosowań Fizycznego AI.
• Poruszać się przez wyzwania związane z integracją Fizycznego AI w istniejące systemy przemysłowe.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę w zakresie projektowania, programowania i wdrażania zaawansowanych autonomicznych systemów.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować zaawansowane systemy robotyczne z autonomicznymi możliwościami.
• Wdrażać najnowsze modele AI do podejmowania decyzji i kontroli.
• Integrować i optymalizować dane z czujników w czasie rzeczywistym dla poprawy wydajności.
• Wykorzystywać zaawansowane narzędzia symulacyjne do testowania i weryfikacji systemów.
• Radzić sobie z złożonymi wyzwaniami w automatyzacji i wdrażaniu.

To 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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do uczestników na poziomie podstawowym, którzy chcą poznać podstawy Fizycznego AI, w tym jego składniki, proces rozwoju oraz praktyczne wdrożenie podstawowych inteligentnych maszyn.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasadnicze zasady i potencjalne zastosowania Fizycznego AI.
• Projektować i tworzyć prototypy prostych systemów robotycznych zasilanych sztuczną inteligencją.
• Wdrażać podstawowe algorytmy sztucznej inteligencji do percepcji maszynowej i podejmowania decyzji.
• Porażać się i używać narzędzi, takich jak ROS do rozwoju robotyki.
• Integrować oprogramowanie i sprzęt w celu budowy funkcjonalnych inteligentnych maszyn.