Szkolenia Physical AI w Toruń

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Toruń (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych uczestników, którzy chcą poznać etyczne, prawne i związane z zarządzaniem aspekty rozwoju Physical AI.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć wyzwania etyczne związane z Physical AI.
• Zidentyfikować kluczowe ramy zarządzania i przepisy.
• Opracować strategie odpowiedzialnego rozwoju sztucznej inteligencji.
• Analizować studia przypadków dylematów etycznych związanych z wdrażaniem sztucznej inteligencji.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Toruń (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych uczestników, którzy chcą poznać rolę robotów współpracujących (cobotów) i innych systemów sztucznej inteligencji zorientowanych na człowieka w nowoczesnych miejscach pracy.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zasady Human-Centric Physical AI i jego zastosowań.
• Zbadać rolę robotów współpracujących w zwiększaniu produktywności w miejscu pracy.
• Identyfikować i rozwiązywać wyzwania w interakcjach człowiek-maszyna.
• Projektować przepływy pracy, które optymalizują współpracę między ludźmi a systemami opartymi na sztucznej inteligencji.
• Promowanie kultury innowacji i zdolności adaptacyjnych w miejscach pracy zintegrowanych ze sztuczną inteligencją.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Toruń (na miejscu lub zdalnie) jest skierowane do średnio zaawansowanych uczestników, którzy chcą zbadać zastosowanie Physical AI w warunkach przemysłowych, od konceptualizacji po wdrożenie.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawowe koncepcje Physical AI i jego rolę w innowacjach przemysłowych.
• Projektować i symulować systemy fizyczne oparte na sztucznej inteligencji dla produkcji i logistyki.
• Wdrażać technologie Physical AI w celu optymalizacji przepływów pracy i procesów.
• Oceniać wykonalność i skalowalność aplikacji Physical AI.
• Poradzić sobie z wyzwaniami związanymi z integracją Physical AI z istniejącymi systemami przemysłowymi.

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

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Projektować zaawansowane systemy robotyczne z autonomicznymi możliwościami.
• Wdrażać najnowocześniejsze modele sztucznej inteligencji do podejmowania decyzji i kontroli.
• Zintegrować i zoptymalizować dane z czujników w czasie rzeczywistym w celu zwiększenia wydajności.
• Wykorzystywać zaawansowane narzędzia symulacyjne do testowania i walidacji systemów.
• Podejmowanie złożonych wyzwań w zakresie automatyzacji i wdrażania.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Toruń (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych uczestników, którzy chcą zwiększyć swoje umiejętności w zakresie projektowania, programowania i wdrażania inteligentnych systemów robotycznych do automatyzacji i nie tylko.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zasady Physical AI i jego zastosowania w robotyce i automatyce.
• Projektować i programować inteligentne systemy robotyczne dla dynamicznych środowisk.
• Wdrażać modele AI do autonomicznego podejmowania decyzji w robotach.
• Wykorzystanie narzędzi symulacyjnych do testowania i optymalizacji robotów.
• Podejmowanie wyzwań, takich jak fuzja czujników, przetwarzanie w czasie rzeczywistym i efektywność energetyczna.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Toruń (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących uczestników, którzy chcą poznać podstawy Physical AI, w tym jego komponenty, proces rozwoju i praktyczną implementację podstawowych inteligentnych maszyn.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zasady i potencjalne zastosowania Physical AI.
• Projektować i prototypować proste systemy robotyczne oparte na sztucznej inteligencji.
• Wdrożyć podstawowe algorytmy sztucznej inteligencji do percepcji maszynowej i podejmowania decyzji.
• Poruszać się i używać narzędzi takich jak ROS do rozwoju robotyki.
• Integracja sprzętu i oprogramowania w celu zbudowania funkcjonalnych inteligentnych maszyn.