TinyML pro autonomní systémy a robotiku Počítačový Kurz

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

Toto vedení instruktorem živé školení (online nebo na místě) je určeno středně pokročilým inženýrům, kteří chtějí vyvíjet, trénovat a nasazovat AI-poháněné robotické systémy pomocí současných otevřených technologií a rámů.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Používat Python a ROS 2 k vytvoření a simulaci robotických chování.
• Implementovat Kalmanovy filtry a částicové filtry pro lokalizaci a sledování.
• Používat techniky počítačového vidění pomocí OpenCV k vnímání a detekci objektů.
• Používat TensorFlow pro predikci pohybu a učebný řízení.
• Integrovat SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) pro autonomní navigaci.
• Vývoj modelů posilovacího učení k vylepšení rozhodování robotů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Použití ROS 2 a Pythonu v praxi.
• Počítačové cvičení s simulovanými a reálnými robotickými prostředími.

Možnosti přizpůsobení kurzu

Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás.

Na této vedené instruktorem, živé tréninku v České republice (online nebo na místě), účastníci získají znalosti o různých technologiích, frameworkech a metodách pro programování různých typů robotů používaných v oblasti jaderné technologie a environálních systémů.

Šestitýdenní kurz se koná 5krát týdně. Každý den trvá 4 hodiny a zahrnuje přednášky, diskuse a praktické vývoj robotů v živém laboratorním prostředí. Účastníci dokončí různé skutečné projekty aplikovatelné ve své práci pro cvičení získaných znalostí.

Cílový hardwar pro tento kurz bude simulován v 3D prostřednictvím software pro simulaci. Bude se používat open-source framework ROS (Robot Operating System), C++ a Python k programování robotů.

Po absolvování tohoto tréninku budou účastníci moci:

• Porozumět klíčovým konceptům používaných v robotické technologii.
• Porozumět a spravovat interakci mezi softwarovou a hardwarovou částí v robotechnickém systému.
• Porozumět a implementovat software komponenty podkládající robotiku.
• Vytvořit a ovládat simulovaný mechanický robota, který dokáže vidět, cítit, zpracovávat, navigovat a interagovat s lidmi hlasem.
• Porozumět důležitým prvkům umělé inteligence (strojové učení, hluboké učení atd.), aplikovatelných při vytváření chytrých robotů.
• Implementovat filtry (Kalman a Particle) pro umožnění robota lokalizovat se pohybující objekty ve svém prostředí.
• Implementovat algoritmy hledání a plánování pohybu.
• Implementovat PID ovládací systémy pro regulaci robotova pohybu v prostředí.
• Implementovat algoritmy SLAM pro umožnění robota zmapování neznámého prostředí.
• Rozšířit schopnosti robota provádět složité úkoly pomocí hlubokého učení.
• Testovat a vyřešit problémy robota v realistických scénářích.

Toto instruktorem védané, živé školení v České republice (online nebo na místě) se účastníci naučí různé technologie, frameworky a techniky pro programování různých typů robotů určených k použití v jaderné technologii a environmentálních systémech.

Čtyřtýdenní kurz se koná 5 dní týdně. Každý den trvá 4 hodiny a zahrnuje přednášky, diskuse a praktické vývojové práce s roboty v živé laboratorním prostředí. Účastníci dokončí různé realistické projekty relevantní pro jejich práci, aby si mohli procvičit získané znalosti.

Cílový hardware tohoto kurzu bude simulován v 3D prostřednictvím simulačního softwaru. Kód bude následně načten do fyzického hardwaru (Arduino nebo jiného) pro konečné testování nasazení. Open-source framework ROS (Robot Operating System), C++ a Python budou použity k programování robotů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět klíčovým konceptům použitým v robotických technologiích.
• Porozumět a spravovat interakci mezi softwarovou a hardwarovou částí robota.
• Porozumět a implementovat software komponenty tvořící základ robotiky.
• Postavit a ovládat simulovaného mechanického robota, který dokáže vidět, vnímat, zpracovávat informace, navigovat a interagovat s lidmi pomocí hlasu.
• Porozumět důležitým prvkům umělé inteligence (strojové učení, hluboké učení atd.) použitelným při vytváření chytrých robotů.
• Implementovat filtry (Kalman a Particle) pro umožnění robatu detekce pohyblivých objektů ve svém prostředí.
• Implementovat vyhledávací algoritmy a plánování pohybu.
• Implementovat PID řízení pro regulaci pohybu robota v prostředí.
• Implementovat algoritmy SLAM pro mapování neznámého prostředí.
• Testovat a odstraňovat chyby robota v realistických scénářích.

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.

Azure Bot Service kombinuje sílu Microsoft Bot Framework a Azure Functions, aby umožnil rychlý vývoj inteligentních chatbotů.

V tomto instruktorem vedeném živém školení se účastníci naučí, jak snadno vytvořit inteligentní chatbota pomocí Microsoft Azure

Konce školení si účastníci budou moci:

• Naučit se základy inteligentních chatbotů
• Naučit se, jak vytvářet inteligentní chatboty pomocí cloudu
• Pochopit, jak používat Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK a Azure Bot Service
• Porozumět návrhu chatbotů s využitím botových vzorů
• Vyvinout svůj první inteligentní chatbota pomocí Microsoft Azure

Cílová skupina

• Vývojáři
• Hobbyisté
• Inženýři
• IT profesionálové

Formát kurzu

• Poledne přednášek, polovina diskuse, cvičení a intenzivní praktické procvičování

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.

Tento instruktorův vedený, živý školení na místě (online nebo presencí) je určeno pro středně pokročilé účastníky, kteří chtějízkoumat roli kolaborativních robotů (cobots) a jiných lidskocentrických AI systémů v moderních pracovních prostředích.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit principy lidskocentrické fyzické AI a jejich aplikace.
• Zkoumat roli kolaborativních robotů v posílení produktivity na pracovišti.
• Identifikovat a řešit výzvy spojené s interakcemi mezi lidmi a stroji.
• Navrhovat pracovní postupy, které optimalizují spolupráci mezi lidmi a AI-systémy.
• Fungovat s kulturou inovací a přizpůsobitelnosti v pracovištích integrovaných s AI.

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.

Tento instruktorův vedený živý kurz na místě nebo online je určen pro pokročilé robotické inženýry a AI badatele, kteří chtějí využít Multimodální AI pro integraci různých sensorických dat s cílem vytvořit více autonomní a efektivní roboty, které mohou vidět, slyšet a dotýkat se.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Implementovat multimodální senzoriku v robotických systémech.
• Vytvářet AI algoritmy pro fúzi senzorů a rozhodování.
• Vytvořit roboty, které mohou v dynamickém prostředí provádět komplexní úkoly.
• Řešit výzvy při zpracování dat a aktuálním řízení v reálném čase.

Tento instruktážní živý školení na místě nebo online je určen pro středně pokročilé účastníky, kteří chtějí rozšířit své dovednosti v návrhu, programování a nasazování inteligentních robotických systémů pro automatizaci a další aplikace.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět principům Fyzického AI a jeho aplikacím v robotice a automatizaci.
• Návrh a programování inteligentních robotických systémů pro dynamické prostředí.
• Implementace modelů AI pro samostatné rozhodování v robotech.
• Využití simulačních nástrojů pro testování a optimalizaci robotů.
• Řešení problémů jako je fúze senzorů, reálné časové zpracování a energetická efektivita.

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.

Chytrý robot je systém umělé inteligence (AI), který dokáže učit se svému okolí a zkušenostem a rozšiřovat své schopnosti na základě tohoto vědomí. Chytré roboty mohou spolupracovat s lidmi, pracovat vedle nich a učit se jejich chování. Navíc mají kapacitu nejen k manuální práci, ale také k kognitivním úkolům. Kromě fyzických robotů mohou být chytré roboty také zcela software, umístěné v počítači jako softwareová aplikace bez pohyblivých částí nebo fyzické interakce s okolím.

V tomto vedeném tréninku vedeném instruktorem se účastníci naučí různé technologie, frameworky a techniky pro programování různých typů mechanických chytrých robotů, poté tuto znalost aplikují při dokončování vlastních projektů s chytrými roboty.

Kurz je rozdělen do 4 částí, každá složená z tří dnů přednášek, diskusí a praktického vývoje robota v živém laboratorním prostředí. Každá část se ukončí praktickým projektovým úkolem, který umožní účastníkům si procvičit a demonstrovat získané znalosti.

Cílové hardwarové zařízení tohoto kurzu bude simulováno v 3D prostřednictvím simulačního softwaru. Open-source framework ROS (Robot Operating System), C++ a Python se použijí pro programování robotů.

Po absolvování tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• Porozumět klíčovým konceptům používaným v technologiích robotiky
• Porozumět a spravovat interakci mezi softwarem a hardwarovými součástmi v robotařském systému
• Porozumět a implementovat softwareové komponenty, které tvoří základ chytrých robotů
• Sestavit a ovládat simulovaný mechanický chytrý robot, který vidí, vnímá, zpracovává informace, beru do rukou, naviguje a interaguje s lidmi prostřednictvím hlasu
• Rozšířit schopnosti chytrého robota provádět složité úkoly prostřednictvím hlubokého učení (deep learning)
• Testovat a řešit problémy s chytrým robotem v reálných scénářích

Cílová skupina

• Vývojáři
• Inženýři

Formát kurzu

• Součást přednášky, součást diskuse, cvičení a těžké praktické procvičování

Poznámka

• Každou část tohoto kurzu (programovací jazyk, model robota atd.) lze přizpůsobit. Pro úpravu se s námi prosím obraťte.

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.