TinyML pro autonomní systémy a robotiku 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.

Kurz „Vícerobotové systémy a rojová inteligence“ je pokročilým vzdělávacím programem, který se zabývá návrhem, koordinací a řízením skupin robotů inspirovaných chováním biologických rojů. Účastníci se naučí modelovat vzájemné interakce mezi jednotlivými agenty, implementovat distribuované procesy rozhodování a optimalizovat jejich spolupráci. Kurz spojuje teoretické poznatky s praktickým simulováním, aby připravil účastníky na uplatnění v oblastech jako logistika, obrana, pátrání a záchrana či autonomní průzkum.

Tento živý kurz pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určen pro profesionály s pokročilými znalostmi, kteří chtějí navrhovat, simulovat a implementovat vícerobotové systémy využívající principy rojové inteligence pomocí open-source nástrojů a algoritmů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základní principy a dynamiku rojové inteligence a kooperativní robotiky.
• Navrhnout komunikační a koordinační strategie pro vícerobotové systémy.
• Implementovat algoritmy distribuovaného rozhodování a dosažení konsensu.
• Simulovat kolektivní chování, jako je udržování formace, shlukování nebo pokrytí prostoru.
• Aplikovat techniky rojové inteligence na reálné situace a optimalizační problémy.

Formát kurzu

• Pokročilé přednášky s podrobným rozborem algoritmů.
• Praktická práce na kódování a simulaci v prostředí ROS 2 a Gazebo.
• Společný projekt zaměřený na uplatnění principů rojové inteligence.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat kurz na míru, kontaktujte nás pro domluvení detailů.

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.

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.