Fyzické umělá inteligence zaměřené na člověka: Kolaborativní roboti a další Počítačový Kurz

Umělá inteligence (AI) pro robotiku kombinuje strojové učení, řídicí systémy a fúzi senzorů k vytvoření inteligentních strojů schopných vnímat, uvažovat a jednat samostatně. Díky moderním nástrojům jako ROS 2, TensorFlow a OpenCV mohou inženýři nyní navrhnout roboty, které inteligentně navigují, plánují a interagují s reálnými prostředími.

Tato vedená instruktorem živá školení (online nebo na místě) je určena středně pokročilým inženýrům, kteří chtějí vytvářet, učit a nasazovat AI-poháněné robotařské systémy s využitím aktuálních open-source technologií a rámceství.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Používat Python a ROS 2 k vytváření a simulaci robotařských chování.
• Implementovat Kalman a Particle filtry pro lokalizaci a sledování.
• Používat techniky počítačového zpracování obrazu s OpenCV pro vnímání a detekci objektů.
• Používat TensorFlow pro predikci pohybu a učební řízení.
• Integrace SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) pro autonomní navigaci.
• Vytvářet modely posilovacího učení k zlepšení rozhodování robotů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Praktické implementace pomocí ROS 2 a Pythonu.
• Praktické cvičení v simulovaných a reálných robotařských prostředích.

Možnosti přizpůsobení kurzu

Pro požadavek na přizpůsobené školení pro tento kurz nás kontaktujte, abychom to zařídili.

ROS 2 (Robot Operating System 2) je open-source rámec navržený k podpoře vývoje složitých a škálovatelných robotických aplikací.

Tato instruktorem védaná živá školení (online nebo na místě) je zaměřena na středně pokročilé robotní inženýry a vývojáře, kteří chtějí implementovat autonomní navigaci a SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) pomocí ROS 2.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit a nakonfigurovat ROS 2 pro aplikace autonomní navigace.
• Implementovat algoritmy SLAM pro mapování a lokalizaci.
• Vyvinout senzory, jako jsou LiDAR a kamery, s ROS 2.
• Simulovat a testovat autonomní navigaci v Gazebo.
• Nasadit navigační zásobníky na fyzické roboty.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Přímočaré cvičení pomocí nástrojů ROS 2 a simulačních prostředí.
• Implementace a testování v rámci živých laboratoří na virtuálních nebo fyzických robotech.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení prosím kontaktujte administraci pro sjednání detailů.

OpenCV je open-source knihovna počítačového zpracování obrazu, která umožňuje reálně časové zpracování obrázků, zatímco hluboké učení poskytované rámci jako TensorFlow nabízí nástroje pro inteligentní vnímání a rozhodování v robotických systémech.

Toto vedení instruktorem živé školení (online nebo na místě) je určeno pokročilým robotickým inženýrům, praktikům počítačového zpracování obrazu a inženýrům strojového učení, kteří chtějí aplikovat techniky počítačového zpracování obrazu a hlubokého učení pro robotickou percepci a autonomii.

Konec tohoto školení budou účastníci schopni:

• Implementovat kanály počítačového zpracování obrazu pomocí OpenCV.
• Zahrnout modely hlubokého učení pro detekci a rozpoznávání objektů.
• Používat vizuální data pro řízení a navigaci robotiky.
• Kombinovat klasické algoritmy zpracování obrazu s hlubokými neuronovými sítěmi.
• Nasazovat systémy počítačového zpracování obrazu na vestavěných a robotických platformách.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Praktické cvičení s OpenCV a TensorFlow.
• Vypracování živých laboratorních úkolů na simulovaných nebo fyzických robotických systémech.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud si přejete vytvořit školení na míru, kontaktujte nás pro úpravy.

Bot nebo chatbot je jako počítačový asistent, který se používá k automatizaci uživatelských interakcí na různých platformách pro zasílání zpráv a rychlejšímu provádění věcí, aniž by uživatelé museli mluvit s jiným člověkem.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jak začít s vývojem robota, když projdou vytvořením ukázkových chatbotů pomocí nástrojů a rámců pro vývoj botů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte různá použití a aplikace robotů
• Pochopte celý proces vývoje robotů
• Prozkoumejte různé nástroje a platformy používané při vytváření robotů
• Sestavte si ukázkový chatbot pro Facebook Messenger
• Sestavte si ukázkový chatbot pomocí Microsoft Bot Framework

Publikum

• Vývojáři se zájmem o vytvoření vlastního bota

Formát kurzu

• Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

Edge AI umožňuje běh modelů umělé inteligence přímo na vestavěných nebo zařízeních s omezenými zdroji, čímž snižuje latenci a spotřebu energie a zvyšuje autonomii a ochranu soukromí v robotických systémech.

Toto instruktorem vedeno živé školení (online nebo přítomně) je určeno pro středně pokročilé vestavěné vývojáře a robotické inženýry, kteří chtějí implementovat techniky inferencí a optimalizace strojového učení přímo na hardwaru robotů pomocí TinyML a edge AI rámce.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět základům TinyML a edge AI pro robotiku.
• Převést a nasadit AI modely pro inferenci na zařízení.
• Optimalizovat modely pro rychlost, velikost a energetickou efektivitu.
• Začlenit edge AI systémy do robotických ovládacích architektur.
• Hodnotit výkon a přesnost v reálných situacích.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Konzultace s použitím TinyML a edge AI nástrojů.
• Poučné cvičení na vestavěných a robotických hardwarových platformách.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení se s námi prosím obraťte, abychom to zorganizovali.

Interakce člověka a robota (HRI): Hlas, gesta a společná kontrola je praxí orientovaný kurz navržený k zavedení účastníků do návrhu a implementace intuitivních rozhraní pro komunikaci mezi člověkem a robotem. Školení kombinuje teorii, principy návrhu a programování s cílem vytvořit přirozené a reaktivní interakční systémy pomocí hlasu, gest a technik společné kontroly. Účastníci se naučí integrovat moduly pro vnímání, vyvíjet multimodální vstupní systémy a navrhovat roboty, které bezpečně spolupracují s lidmi.

Toto školení vedené instruktorem (online nebo přítomně) je určeno účastníkům od začátečnické do středně pokročilé úrovně, kteří chtějí navrhovat a implementovat systémy interakce mezi člověkem a robotem, které zlepšují použitelnost, bezpečnost a uživatelské zážitky.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět základům a principům návrhu interakce mezi člověkem a robotem.
• Vyvíjet hlasové mechanismy řízení a odpovědí pro roboty.
• Implementovat rozpoznávání gest pomocí technik počítačového zpracování obrazu.
• Navrhovat systémy společné kontroly pro bezpečnou a sdílenou autonomii.
• Posuzovat HRI systémy z hlediska použitelnosti, bezpečnosti a lidských faktorů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a demonstrace.
• Praktické cvičení s programováním a návrhem.
• Praktické experimenty v simulaci nebo skutečném robotickém prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení se s námi prosím spojte.

Průmyslová robotická automatizace: Integrace ROS-PLC a digitální dvojčata je praktický kurz zaměřený na propojení průmyslové automatizace s moderními robotickými rámci. Účastníci se naučí integrovat systémy ovládané ROS s PLC pro synchronizované operace a bude jim umožněno využívat prostředí digitálních dvojčat k simulaci, monitorování a optimalizaci produkčních procesů. Kurz zdůrazňuje interoperabilitu, reálnou časovou kontrolu a prediktivní analýzu pomocí digitálních replik fyzických systémů.

Tento kurz pod vedením instruktora (online nebo přítomně) je zaměřen na profesionály střední úrovně, kteří si přejí získat praktické dovednosti při propojování robotů ovládaných ROS s PLC prostředím a implementaci digitálních dvojčat pro optimalizaci automatizace a výroby.

Na konci tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět komunikačním protokolům mezi systémy ROS a PLC.
• Implementovat reálný časový výměnu dat mezi roboty a průmyslovými ovladači.
• Vytvářet digitální dvojčata pro monitorování, testování a simulaci procesů.
• Integrovat senzory, aktuátory a robotické manipulátory do průmyslových pracovních postupů.
• Návrh a ověření systémů průmyslové automatizace pomocí hybridních simulací.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a procházka architekturou.
• Praktické cvičení integrující systémy ROS a PLC.
• Implementace projektu simulace a digitálních dvojčat.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobený kurz se prosím obraťte na nás, abychom to zorganizovali.

Toto vedení instruktorem živého školení (online nebo na místě) je určeno inženýrům, kteří chtějí poznat možnosti použití umělé inteligence ve mechatronických systémech.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Získat přehled o umělé inteligence, strojovém učení a výpočetní intelligenci.
• Pochopit koncepty neuronových sítí a různých metod učení.
• Efektivně volit přístupy umělé inteligence pro skutečné problémy.
• Implementovat aplikace AI ve mechatronickém inženýrství.

Systémy více robotů a švábové inteligence je pokročilý vzdělávací kurz, který se zabývá návrhem, koordinací a ovládáním týmů robotů inspirovaných biologickými švábovými chování. Účastníci se naučí modelovat interakce, implementovat distribuované rozhodování a optimalizovat spolupráci mezi více agenty. Kurz kombinuje teorii s praktickou simulací, aby připravil učitele na aplikace v logistice, obraně, hledání a záchraně a autonomním průzkumu.

Tato instruktorem vedena živá školení (online nebo přítomně) je určená pokročilým odborníkům, kteří se chtějí učit návrhovat, simulovat a implementovat systémy s více roboty a švábové inteligencí pomocí open-source rámeců a algoritmů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět principům a dynamice švábové inteligence a kooperativní robotiky.
• Návrh komunikačních a koordinačních strategií pro systémy s více roboty.
• Implementovat distribuované rozhodování a konsenzusové algoritmy.
• Simulovat kolektivní chování, jako je řízení formace, stádo a pokrytí oblasti.
• Aplikovat švábové techniky na reálné scénáře a optimalizační problémy.

Formát kurzu

• Pokročilé přednášky s hlubokým ponorem do algoritmů.
• Praktické kódování a simulace v ROS 2 a Gazebo.
• Kolektivní projekt aplikující principy švábové inteligence.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení pro tento kurz nás prosím kontaktujte, abychom to s Vámi upravili.

Toto instruktorem vedené, živé školení v České republice (online nebo na místě) je určeno pokročilým robotickým inženýrům a AI výzkumníkům, kteří chtějí využít multimodální AI pro integraci různých senzorových dat s cílem vytvořit více autonomní a efektivní robote, které dokážou vidět, slyšet a dotýkat se.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Implementovat multimodální senzorické systémy v robotice.
• Vytvářet AI algoritmy pro fúzi a rozhodování založené na senzorových datech.
• Tvorit robote, které dokážou provádět složité úkoly v dynamických prostředích.
• Řešit problémy související s reálným časem zpracování dat a pohybového ovládání.

Tato školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je zaměřena na účastníky středního úrovně, kteří chtějí zlepšit své dovednosti ve vývoji, programování a nasazení inteligentních robota pro automatizaci a další oblasti.

Do konce tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět principům Fyzické AI a jejím aplikacím v robotice a automatizaci.
• Návrh a programování inteligentních robota pro dynamická prostředí.
• Implementace AI modelů pro autonomní rozhodování v robotech.
• Využití simulačních nástrojů pro testování a optimalizaci robotů.
• Řešení výzev, jako jsou senzorové fúze, časově citlivá zpracování dat a energetická efektivita.

Praktické rychlé prototypování pro robotiku s ROS 2 & Docker je praktický kurz navržený k pomoci vývojářům efektivně vytvářet, testovat a nasazovat robotické aplikace. Účastníci se naučí kontejnerizaci robotických prostředí, integraci balíčků ROS 2 a prototypování modulárních robotických systémů s Dockerem pro reproductibilitu a škálovatelnost. Kurz důrazuje na agilitu, verzi kontroly a spolupráci vhodné pro vývojáře a inovátory ve fázi počátečního vývoje.

Toto kurzy vedoucím instruktorem (online nebo na místě) je zaměřené na účastníky začínající až středně pokročilí, kteří chtějí zrychlit robotické vývojové pracovní postupy pomocí ROS 2 a Docker.

Na konci tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit vývojové prostředí ROS 2 v kontejnerech Docker.
• Vytvářet a testovat robotické prototypy ve modulárních, reproductibilních nastaveních.
• Používat simulační nástroje k ověření chování systému před nasazením na hardwaru.
• Efektivně spolupracovat pomocí kontejnerizovaných robotických projektů.
• Používat koncepty spojené s neustálou integrací a nasazením v robotických potrubích.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a demonstrování.
• Praktické cvičení s prostředími ROS 2 a Docker.
• Malé projekty zaměřené na reálné robotické aplikace.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobený kurz, prosím kontaktujte nás k domluvě.

Reinforcement learning (RL) je paradigma strojového učení, kde agenty učí se rozhodovat prostřednictvím interakce s prostředím. V robotice RL umožňuje autonomním systémům rozvíjet adaptivní řídicí a rozhodovací schopnosti prostřednictvím zkušeností a zpětné vazby.

Toto školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé strojové inženýry, výzkumníky robotiky a vývojáře, kteří chtějí navrhnout, implementovat a nasadit algoritmy reinforcement learningu v robotických aplikacích.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit principy a matematiku reinforcement learningu.
• Implementovat algoritmy RL, jako je Q-learning, DDPG a PPO.
• Integrovat RL s robotickými simulačními prostředími pomocí OpenAI Gym a ROS 2.
• Trenovat robote k provádění složitých úkolů autonomně prostřednictvím pokusů a chyb.
• Optimalizovat výkon tréninku pomocí hloubkových učících rámeců jako je PyTorch.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Přímočaré implementace pomocí Pythonu, PyTorch a OpenAI Gym.
• Praktické cvičení v simulovaných nebo fyzických robotických prostředích.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení pro tento kurz nás kontaktujte, abychom se domluvili.

Robotická manipulace a zpracování se zhlubněním je pokročilý kurz, který propojuje robotickou kontrolu s moderními technikami strojového učení. Účastníci si představí, jak může zhlubněné učení posílit vnímání, plánování pohybu a jemné manipulace v robotických systémech. Přes teorii, simulaci a praktické cvičení s kódováním kurz vedoucích od vnímání založené na ovládání ke konečně integrovanému učení politiky pro úkoly manipulace.

Toto vedení kurzu živým instruktorem (online nebo přítomně) je zaměřeno na pokročilé odborníky, kteří si přejí aplikovat metody zhlubněného učení pro povolení inteligentní, pružné a přesné robotické manipulace.

Konec tohoto kurzu účastníci budou schopni:

• Vytvářet modely vnímání pro rozpoznávání objektů a odhad stavu.
• Trénovat neuronové sítě na detekci stisků a plánování pohybu.
• Integrovat moduly zhlubněného učení do robotických kontrolerů pomocí ROS 2.
• Simulovat a hodnotit strategie stisku a manipulace ve virtuálních prostředích.
• Nasazovat a optimalizovat naučené modely na skutečných nebo simulovaných robotických pažích.

Formát kurzu

• Expertní vedení přednášky a hlubokého ponoření do algoritmů.
• Praktické cvičení s kódováním a simulací.
• Projektová implementace a testování.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení pro tento kurz nás prosím kontaktujte, abychom to zorganizovali.

Smart Robotics je integrace umělé inteligence do robotických systémů pro zlepšení vnímání, rozhodovacích procesů a autonomního řízení.

Tento školení s instruktorem (vzdáleně nebo na místě) je určeno pokročilým robotickým inženýrům, integrátorům systémů a vedoucím automatizace, kteří chtějí implementovat AI-povodné vnímání, plánování a řízení v prostředích inteligentní výroby.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci moci:

• Porozumět a aplikovat AI techniky pro robotické vnímání a fúzi senzorů.
• Vytvářet algoritmy pohybového plánování pro spolupracující a průmyslové robota.
• Nasazovat strategie učení-založeného řízení pro reálně časové rozhodování.
• Integrace inteligentních robotických systémů do pracovních postupů inteligentní výroby.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Mnoho cvičení a praxe.
• Praktické implementace v prostředí živé laboratoře.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro žádost o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás na dohodu.