Vícerobotové systémy a rojová inteligence Počítačový Kurz

Umělá inteligence pro robotiku využívá strojové učení, řídicí systémy a fúzi senzorů k vytvoření chytrých strojů schopných samostatně vnímat své okolí, uvažovat a jednat. Díky moderním nástrojům jako ROS 2, TensorFlow a OpenCV mohou inženýři nyní navrhovat roboty, kteří inteligentně navigují, plánují a interagují s reálným prostředím.

Toto školení vedené instruktorem (online či na místě) je určeno pro inženýry středně pokročilé úrovně, kteří si přejí vyvíjet, trénovat a nasazovat robotické systémy řízené umělou inteligencí s využitím aktuálních open-source technologií a frameworků.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Používat Python a ROS 2 k tvorbě a simulaci chování robotů.
• Aplikovat Kalmanovy filtry a částicové filtry na lokalizaci a sledování objektů.
• Využívat techniky počítačového vidění pomocí OpenCV k vnímání okolí a detekci předmětů.
• Používat TensorFlow k předpovídání pohybů a řízení robotů na základě učení.
• Integrovat algoritmy SLAM (současná lokalizace a mapování) pro autonomní navigaci.
• Vytvářet modely učení s posilováním, které zlepšují rozhodovací schopnosti robotů.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuse.
• Praktická práce s ROS 2 a Pythonem.
• Cvičení v simulovaném i reálném robotickém prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

Chcete-li si vyžádat individuálně upravené školení, kontaktujte nás a domluvíme se na detailech.

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

Toto živé školení vedené lektorem (online nebo prezenčně) je určeno pro robotičtí inženýry a vývojáře na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí implementovat autonomní navigaci a metodu SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) pomocí ROS 2.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit a konfigurovat prostředí ROS 2 pro aplikace v oblasti autonomní navigace.
• Implementovat algoritmy SLAM určené k mapování a lokalizaci robotů.
• Integrovat senzory jako LiDAR nebo kamery do prostředí ROS 2.
• Simulovat a testovat autonomní navigaci v simulátoru Gazebo.
• Nasadit navigační systémy na skutečné roboty.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuse.
• Praktické cvičení s využitím nástrojů ROS 2 a simulačních prostředí.
• Praktická realizace a testování na virtuálních nebo skutečných robotech.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud si přejete požádat o individuálně upravený kurz, kontaktujte nás a domluvíme podrobnosti.

OpenCV je open-source knihovna určená k počítačovému vidění, která umožňuje zpracování obrazů v reálném čase. Frameworky pro hluboké učení jako TensorFlow poskytují nástroje potřebné k inteligentní percepci a rozhodování v robotických systémech.

Tento kurz vedený instruktorem (online nebo prezenčně) je určen pro inženýry robótiky, odborníky na počítačové vidění a inženýry strojového učení se středně pokročilými znalostmi, kteří chtějí využít techniky počítačového vidění a hlubokého učení pro percepci a autonomii robotů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vytvořit řetězce operací pro zpracování obrazu s využitím OpenCV.
• Integrovat modely hlubokého učení určené k detekci a rozpoznávání objektů.
• Využívat vizuální data pro řízení a navigaci robotů.
• Kombinovat tradiční algoritmy počítačového vidění s hlubokými neuronovými sítěmi.
• Nasazovat systémy založené na počítačovém vidění na vestavěné i robotické platformy.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuse.
• Praktické cvičení s využitím nástrojů OpenCV a TensorFlow.
• Pokusy v laboratoři na simulovaných či skutečných robotických systémech.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat kurz na míru, kontaktujte nás za účelem domluvy.

Bot neboli chatovací robot je vlastně počítačový asistent, který slouží k automatizaci interakcí s uživateli na různých komunikačních platformách. Díky němu lze úkoly plnit mnohem rychleji, aniž by uživatelé museli mluvit s živým člověkem.

Během tohoto školení pod vedením instruktora si účastníci vyzkouší kroky potřebné k vývoji bota. Na praktických příkladech vytvářejí ukázkové chatovací roboty s pomocí speciálních nástrojů a frameworků určených k jejich tvorbě.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět různým využitím a aplikacím botů
• Pochopit celý proces vývoje botů
• Orientovat se v dostupných nástrojích a platformách pro tvorbu botů
• Vytvořit ukázkového chatovacího robota pro Facebook Messenger
• Vyhotovit vzorového bota s využitím Microsoft Bot Frameworku

Cílová skupina

• Programátoři, kteří se chtějí naučit samostatně vyvíjet boty

Forma kurzu

• Kombinace přednášek, diskuzí, cvičení a rozsáhlé praktické části

Edge AI umožňuje spouštění modelů umělé inteligence přímo na vestavěných nebo omezených zařízeních, čímž se snižují latence i spotřeba energie a zároveň se zvyšuje autonomie a ochrana soukromí v robotických systémech.

Toto praktické školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určeno pro vývojáře vestavěných systémů a inženýry robotiky středně pokročilé úrovně, kteří chtějí implementovat techniky inferenze a optimalizace strojového učení přímo na hardwaru robotů pomocí TinyML a nástrojů Edge AI.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům TinyML a Edge AI v kontextu robotiky.
• Převádět a nasazovat modely umělé inteligence pro inferenzi na zařízení.
• Optimalizovat modely z hlediska rychlosti, velikosti a energetické efektivnosti.
• Integrovat systémy Edge AI do architektur řízení robotů.
• Hodnotit výkonnost a přesnost modelů v reálných podmínkách.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze.
• Praktické cvičení s využitím nástrojů TinyML a Edge AI.
• Aplikace na hardwarových platformách určených k vestavěným systémům a robotice.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si objednat školení na míru, kontaktujte nás pro domluvení podrobností.

Toto živé školení pod vedením lektora v České republice (online nebo prezenčně) je určeno pro účastníky středně pokročilé úrovně, kteří se chtějí seznámit s rolí kolaborativních robotů a dalších lidskocentrických systémů umělé inteligence v moderním pracovním prostředí.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základní principy lidskocentrické fyzické umělé inteligence a její využití.
• Prozkoumat, jak kolaborativní roboti přispívají ke zvýšení produktivity na pracovištích.
• Identifikovat a řešit problémy spojené s interakcí mezi lidmi a stroji.
• Navrhovat pracovní postupy optimalizující spolupráci mezi lidmi a systémy využívajícími umělou inteligenci.
• Podporovat kulturu inovací a přizpůsobivosti v prostředích s integrovanou umělou inteligencí.

Kurz Interakce člověka s robotem (HRI): Hlas, gesta a spolupráce je praktický kurz zaměřený na seznámení účastníků s návrhem a realizací intuitivních rozhraní pro komunikaci mezi člověkem a robotem. Výcvik spojuje teorii, zásady návrhu a programování za účelem vytvoření přirozených a reaktivních interakčních systémů využívajících řeč, gesta a techniky sdílené kontroly. Účastníci se naučí integrovat moduly pro vnímání okolí, vyvíjet vícemodalitní vstupní systémy a navrhovat roboty schopné bezpečně spolupracovat s lidmi.

Tento výcvik pod vedením lektora probíhá online nebo na místě a je určen pro začínající i středně pokročilé účastníky, kteří chtějí navrhovat a implementovat systémy interakce člověka s robotem zvyšující jejich použitelnost, bezpečnost a uživatelský komfort.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základy a zásady návrhu interakce člověka s robotem.
• Vytvářet mechanismy řízení robotů pomocí hlasových příkazů.
• Implementovat rozpoznávání gest s využitím metod počítačového vidění.
• Navrhovat systémy sdílené kontroly pro bezpečnou spolupráci člověka a robota.
• Vyhodnocovat systémy HRI podle jejich použitelnosti, bezpečnosti a lidských faktorů.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky a demonstrace.
• Praktická cvičení v programování a návrhu.
• Experimenty v simulaci nebo ve skutečném robotickém prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si kurz nechat upravit na míru, kontaktujte nás a domluvme se na podrobnostech.

Kurz Průmyslová robotika a automatizace: Integrace ROS s PLC a využití digitálních dvojčat je praktický program zaměřený na spojení průmyslové automatizace s moderními robotickými systémy. Účastníci se naučí propojovat robotické systémy založené na platformě ROS s PLC řídicími jednotkami tak, aby fungovaly synchronizovaně. Dále budou zkoumat prostředí digitálních dvojčat určených k simulaci, monitorování a optimalizaci výrobních procesů. Kurz klade důraz na interoperabilitu, řízení v reálném čase a prediktivní analýzu pomocí virtuálních replik fyzických systémů.

Toto školení pod vedením instruktora (online nebo prezenčně) je určeno pro odborníky na středně pokročilé úrovni, kteří si chtějí osvojit praktické dovednosti v oblasti propojování robotů řízených pomocí ROS s PLC systémy a také implementace digitálních dvojčat pro optimalizaci automatizačních a výrobních procesů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět komunikačním protokolům mezi systémy ROS a PLC.
• Realizovat výměnu dat v reálném čase mezi roboty a průmyslovými řídicími jednotkami.
• Vytvářet digitální dvojčata určená k monitorování, testování a simulaci procesů.
• Integrovat senzory, akční členy a robotické manipulátory do průmyslových pracovních postupů.
• Navrhovat a ověřovat systémy průmyslové automatizace s využitím hybridních simulačních prostředí.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a praktické ukázky architektur systémů.
• Praktická cvičení zaměřená na propojování systémů ROS a PLC.
• Implementace projektů v oblasti simulací a digitálních dvojčat.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat individuálně připravené školení, kontaktujte nás prosím a domluvíme se na podrobnostech.

Toto školení vedené instruktorem probíhá živě v <lok> (online nebo na místě) a je určeno pro inženýry, kteří se chtějí seznámit s možnostmi využití umělé inteligence v mechatronických systémech.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Získat přehled o umělé inteligenci, strojovém učení a výpočetní inteligenci.
• Porozumět konceptům neuronových sítí a různým metodám učení.
• Účinně vybírat vhodné přístupy umělé inteligence pro řešení reálných problémů.
• Implementovat aplikace založené na AI v mechatronickém inženýrství.

Toto školení vedené instruktorem probíhá formou živého kurzu České republice (online nebo na místě) a je určeno pro robotičtí inženýři a výzkumníky v oblasti AI na pokročilé úrovni, kteří chtějí využít multimodální AI k integraci různých senzorových dat za účelem tvorby autonomnějších a efektivnějších robotů schopných vidět, slyšet i cítit.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Implementovat multimodální snímání v robotických systémech.
• Vyvíjet algoritmy umělé inteligence určené k sloučení senzorových dat a rozhodování.
• Vytvářet roboty schopné plnit složité úkoly v dynamickém prostředí.
• Řešit výzvy spojené se zpracováním dat v reálném čase a jejich okamžitou reakcí.

Toto školení vedené instruktorem České republice (online nebo na místě) je určeno pro účastníky středně pokročilé úrovně, kteří si chtějí zdokonalit dovednosti v návrhu, programování a nasazování inteligentních robotických systémů pro automatizaci i další oblasti.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět základním principům fyzické umělé inteligence a jejím využitím v robotice a automatizaci.
• Navrhovat a programovat inteligentní robotické systémy pro dynamická prostředí.
• Implementovat modely umělé inteligence určené k samostatnému rozhodování robotů.
• Využívat simulační nástroje k testování a optimalizaci robotických systémů.
• Řešit problémy jako je fúze senzorů, zpracování dat v reálném čase a energetická efektivita.

Kurz „Praktické rychlé prototypování robotiky s ROS 2 a Docker“ je zaměřen na praktickou výuku, která pomáhá vývojářům efektivně vytvářet, testovat a nasazovat robotické aplikace. Účastníci se naučí kontejnerizovat robotická prostředí, integrovat balíčky ROS 2 a navrhovat modulární robotické systémy využívající Docker k zajištění reprodukovatelnosti a škálovatelnosti. Kurz klade důraz na flexibilitu, verzování kódu a metody spolupráce vhodné pro začínající vývojáře i inovační týmy.

Jedná se o živý, lektorem vedený kurz (online nebo prezenčně), určený pro začínající až středně pokročilé účastníky, kteří chtějí urychlit svůj vývojový proces v robotice pomocí ROS 2 a Dockeru.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit vývojové prostředí ROS 2 uvnitř Docker kontejnerů.
• Vytvářet a testovat robotické prototypy v modulárních, snadno reprodukovatelných prostředích.
• Využívat simulační nástroje k ověření chování systémů před jejich nasazením na skutečné hardware.
• Efektivně spolupracovat v rámci projektů založených na kontejnerech.
• Aplikovat principy kontinuální integrace a distribuce ve vývojových procesech robotiky.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a demonstrace.
• Praktická cvičení s využitím prostředí ROS 2 a Dockeru.
• Mini-projekty zaměřené na reálné robotické aplikace.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si kurz upravit na míru, kontaktujte nás a domluvme se na detailách.

Učení z posilování (Reinforcement Learning, RL) je paradigma strojového učení, při němž se agenty učí činit rozhodnutí prostřednictvím interakce s prostředím. V robotice umožňuje toto učení autonomním systémům rozvíjet schopnosti adaptivního řízení a rozhodování na základě zkušeností a zpětné vazby.

Tento praktický kurz vedený instruktorem (online nebo prezenčně) je určen pro pokročilé inženýry strojového učení, výzkumníky v oblasti robotiky a vývojáře, kteří chtějí navrhovat, implementovat a nasazovat algoritmy učení z posilování v robotických aplikacích.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základní principy a matematické aspekty učení z posilování.
• Implementovat algoritmy RL, jako jsou Q-learning, DDPG a PPO.
• Integrovat metody učení z posilování s simulovanými robotickými prostředími pomocí nástrojů OpenAI Gym a ROS 2.
• Vytrénovat roboty k samostatnému plnění složitých úkolů prostřednictvím pokusů a omylů.
• Optimalizovat výkon trénování s využitím frameworků hlubokého učení, např. PyTorch.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuse.
• Praktická implementace pomocí jazyka Python, frameworku PyTorch a OpenAI Gym.
• Cvičení v simulovaném nebo reálném robotickém prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat zakázkový kurz, kontaktujte nás a domluvme se na detailech.

Kurz Manipulace robotů a uchopování pomocí hlubokého učení je pokročilým kurzem, který spojuje řízení robotů s moderními metodami strojového učení. Účastníci se seznámí s tím, jak může hluboké učení zlepšit vnímání okolí, plánování pohybu a obratné uchopování předmětů robotickými systémy. Prostřednictvím teoretických poznatků, simulací a praktických programátorských cvičení je kurz navrhnut tak, aby vedl studenty od řízení založeného na vnímání až po plně automatizované učení strategií manipulace.

Toto živé školení pod vedením instruktora (online nebo prezenčně) je určeno pro profesionály na pokročilé úrovni, kteří chtějí využít metody hlubokého učení k vytvoření inteligentních, adaptabilních a přesných systémů robotické manipulace.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vytvářet modely pro rozpoznávání objektů a odhadování jejich polohy.
• Trénovat neuronové sítě na detekci vhodných uchopovacích pozic a plánování pohybu.
• Integrovat moduly hlubokého učení do robotických řídících systémů pomocí ROS 2.
• Simulovat a vyhodnocovat strategie uchopování v virtuálním prostředí.
• Nasazovat a optimalizovat natrénované modely na skutečných nebo simulovaných robotických ramenech.

Forma kurzu

• Přednášky vedené odborníkem a podrobná prohlídka algoritmů.
• Praktická programátorská a simulační cvičení.
• Realizace konkrétních projektů s následným testováním.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat individuálně upravený kurz, kontaktujte nás a domluvme si detaily.

Chytrá robotika spočívá v začleňování umělé inteligence do robotických systémů s cílem zlepšit jejich schopnost vnímat prostředí, rozhodovat se a samostatně řídit své činnosti.

Toto praktické školení pod vedením lektora (online nebo prezenčně) je určeno pro robotičtí inženýry, systémové integrátory a vedoucí automatizačních projektů na pokročilé úrovni, kteří chtějí v prostředí chytré výroby implementovat řešení založená na umělé inteligenci pro vnímání, plánování a ovládání robotů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět a uplatňovat metody umělé inteligence při robotickém vnímání a fúzi senzorů.
• Vytvářet algoritmy pro plánování pohybu u kolaborativních i průmyslových robotů.
• Nasazovat řídicí strategie založené na učení pro okamžité rozhodování v reálném čase.
• Integrovat inteligentní robotické systémy do pracovních postupů chytrých továren.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze.
• Mnoho cvičení a praktických úkolů.
• Praktická implementace v reálném laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat individuálně upravené školení, kontaktujte nás prosím za účelem domluvy.