Oбучения по AI for Robotics в Варна

Практическо бързо прототипиране за роботика с ROS 2 & Docker е практически курс, създаден да помогне на разработчиците да изграждат, тестват и внедряват ефективно роботизирани приложения. Участниците ще научат как да контейнеризират среди за роботика, да интегрират ROS 2 пакети и да прототипират модулни роботизирани системи, използвайки Docker за възпроизводимост и скалируемост. Курсът набляга на гъвкавостта, контрола на версиите и практиките за сътрудничество, подходящи за екипи в ранен етап на разработка и иновации.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към участници от начинаещо до средно ниво, които желаят да ускорят работните процеси в разработката на роботика, използвайки ROS 2 и Docker.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройват среда за разработка с ROS 2 в Docker контейнери.
• Разработват и тестват роботизирани прототипи в модулни, възпроизводими настройки.
• Използват симулационни инструменти за валидиране на поведението на системата преди внедряване върху хардуер.
• Сътрудничат ефективно, използвайки контейнеризирани роботизирани проекти.
• Прилагат концепции за непрекъсната интеграция и внедряване в pipelines за роботика.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и демонстрации.
• Практически упражнения със среди с ROS 2 и Docker.
• Мини-проекти, фокусирани върху приложения от реалния свят в роботиката.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение по този курс, моля, свържете се с нас, за да уговорим.

Взаимодействие човек-робот (HRI): Гласово, жестово и колаборативно управление е практически курс, предназначен да запознае участниците с проектирането и внедряването на интуитивни интерфейси за комуникация между хора и роботи. Обучението съчетава теория, принципи на проектиране и програмна практика за изграждане на естествени и отзивчиви системи за взаимодействие, използващи реч, жестове и техники за споделено управление. Участниците ще научат как да интегрират модули за възприятие, да разработват мултимодални входни системи и да проектират роботи, които безопасно си сътрудничат с хората.

Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е насочено към участници от начинаещо до средно ниво, които желаят да проектират и внедрят системи за взаимодействие човек-робот, които подобряват използваемостта, безопасността и потребителското изживяване.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разбират основите и принципите на проектиране на взаимодействието човек-робот.
• Да разработват механизми за управление и отговор на роботи чрез глас.
• Да внедряват разпознаване на жестове чрез техники за компютърно зрение.
• Да проектират колаборативни системи за управление за безопасна и споделена автономност.
• Да оценяват HRI системи въз основа на използваемост, безопасност и човешки фактори.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и демонстрации.
• Практически упражнения по кодиране и проектиране.
• Практически експерименти в симулационна или реална роботизирана среда.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да договорим.

Автоматизация с Индустриална Роботика: ROS-PLC Интеграция и Дигитални Близнаци е практически курс, фокусиран върху свързването на индустриалната автоматизация с модерни роботизирани рамки. Участниците ще се научат да интегрират роботизирани системи, базирани на ROS, с PLC контролери за синхронизирани операции и ще изследват среди с дигитални близнаци за симулиране, наблюдение и оптимизиране на производствените процеси. Курсът набляга на оперативната съвместимост, управлението в реално време и прогнозния анализ чрез използване на дигитални реплики на физически системи.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да изградят практически умения за свързване на роботи, управлявани от ROS, с PLC среди и внедряване на дигитални близнаци за оптимизация на автоматизацията и производството.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират комуникационните протоколи между ROS и PLC системи.
• Осъществяват обмен на данни в реално време между роботи и индустриални контролери.
• Разработват дигитални близнаци за наблюдение, тестване и симулация на процеси.
• Интегрират сензори, задвижващи механизми и роботизирани манипулатори в индустриални работни процеси.
• Проектират и валидират системи за индустриална автоматизация, използвайки хибридни симулационни среди.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и преглед на архитектурата.
• Практически упражнения за интегриране на ROS и PLC системи.
• Изпълнение на проект за симулация и дигитален близнак.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уреждане.

Курсът "Роботизирана манипулация и захващане с Deep Learning" е напреднал курс, който свързва роботизираното управление със съвременните техники за машинно обучение. Участниците ще изследват как deep learning може да подобри възприятието, планирането на движение и сръчното захващане в роботизираните системи. Чрез теория, симулации и практически упражнения по програмиране, курсът води обучаемите от управление, базирано на възприятие, до цялостно обучение на политики за манипулационни задачи.

Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или присъствено), е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да приложат методи на deep learning, за да осигурят интелигентна, адаптивна и прецизна роботизирана манипулация.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разработват модели за възприятие за разпознаване на обекти и оценка на позата.
• Обучават невронни мрежи за откриване на захвати и планиране на движение.
• Интегрират модули за deep learning с роботизирани контролери, използвайки ROS 2.
• Симулират и оценяват стратегии за захващане и манипулация във виртуални среди.
• Внедряват и оптимизират обучени модели върху реални или симулирани роботизирани ръце.

Формат на курса

• Лекции, водени от експерт, и задълбочени разглеждания на алгоритми.
• Практически упражнения по програмиране и симулация.
• Проектно-базирано внедряване и тестване.

Опции за персонализиране на курса

• За заявка на персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да договорим.

Мулти-роботни системи и рояков интелект е усъвършенстван обучителен курс, който изследва проектирането, координацията и управлението на роботизирани екипи, вдъхновени от биологичното поведение на рояци. Участниците ще научат как да моделират взаимодействия, да внедряват разпределено вземане на решения и да оптимизират сътрудничеството между множество агенти. Курсът съчетава теория с практическа симулация, за да подготви обучаемите за приложения в логистиката, отбраната, търсенето и спасяването и автономното изследване.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да проектират, симулират и внедряват системи с множество роботи и базирани на рояци, използвайки open-source рамки и алгоритми.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разбират принципите и динамиката на рояковия интелект и кооперативната роботика.
• Да проектират стратегии за комуникация и координация на мулти-роботни системи.
• Да внедряват алгоритми за разпределено вземане на решения и консенсус.
• Да симулират колективно поведение, като контрол на формация, ятообразуване и покритие.
• Да прилагат техники, базирани на рояци, към реални сценарии и оптимизационни проблеми.

Формат на курса

• Усъвършенствани лекции с алгоритмични задълбочавания.
• Практическо кодиране и симулация в ROS 2 и Gazebo.
• Колаборативен проект, прилагащ принципите на рояковия интелект.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уговорка.

TinyML е рамка за внедряване на модели за машинно обучение върху микроконтролери с ниска консумация и вградени платформи, използвани в роботиката и автономните системи.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да интегрират базирани на TinyML възможности за възприятие и вземане на решения в автономни роботи, дронове и интелигентни системи за управление.

След завършване на курса участниците ще могат да:

• Проектират оптимизирани TinyML модели за роботизирани приложения.
• Внедряват потоци за възприятие на устройството за автономност в реално време.
• Интегрират TinyML в съществуващи рамки за роботизирано управление.
• Внедряват и тестват леки AI модели върху вградени хардуерни платформи.

Формат на курса

• Технически лекции, съчетани с интерактивни дискусии.
• Практически лабораторни упражнения, фокусирани върху задачи за вградена роботика.
• Практически упражнения, симулиращи реални работни процеси за автономност.

Опции за персонализиране на курса

• При наличие на специфични за организацията роботизирани среди, персонализирането може да бъде уредено при заявка.

Безопасна и обяснима роботика е цялостно обучение, фокусирано върху безопасността, верификацията и етичното управление на роботизирани системи. Курсът свързва теорията и практиката, като изследва методологии за аргументи за безопасност, анализ на опасностите и подходи за обясним изкуствен интелект, които правят вземането на решения от роботи прозрачно и надеждно. Участниците ще научат как да осигурят съответствие, да верифицират поведение и да документират увереност в безопасността в съответствие с международните стандарти.

Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да прилагат принципи за верификация, валидация и обяснимост, за да осигурят безопасно и етично внедряване на роботизирани системи.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разработват и документират аргументи за безопасност за роботизирани и автономни системи.
• Да прилагат техники за верификация и валидация в симулационни среди.
• Да разбират рамки за обясним изкуствен интелект за вземане на решения в роботиката.
• Да интегрират принципи за безопасност и етика в системния дизайн и работа.
• Да комуникират изисквания за безопасност и прозрачност на заинтересованите страни.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически упражнения за симулация и анализ на безопасността.
• Казуси от реални приложения в роботиката.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уреждане.

Edge AI позволява на модели с изкуствен интелект да се изпълняват директно върху вградени или ресурсно ограничени устройства, като намалява забавянето и консумацията на енергия, същевременно повишавайки автономността и неприкосновеността на личните данни в роботизираните системи.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към вградени разработчици и инженери по роботика със средно ниво на опит, които желаят да внедрят техники за машинно обучение и оптимизация на изводи директно върху роботизиран хардуер, използвайки TinyML и Edge AI рамки.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разбират основите на TinyML и Edge AI за роботика.
• Да конвертират и внедряват AI модели за инференция на устройство.
• Да оптимизират модели за скорост, размер и енергийна ефективност.
• Да интегрират Edge AI системи в архитектури за управление на роботи.
• Да оценяват производителността и точността в реални сценарии.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически упражнения с използване на TinyML и Edge AI инструментални вериги.
• Практически задачи върху вградени и роботизирани хардуерни платформи.

Опции за персонализиране на курса

• За заявка на персонализирано обучение по този курс, моля, свържете се с нас за уговаряне.

Това обучение с инструктор на живо в Варна (онлайн или на място) е предназначено за участници на средно ниво, които желаят да изследват ролята на колаборативните роботи (коботи) и други човеко-центрични системи с изкуствен интелект в съвременните работни места.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите на човеко-центричния физически изкуствен интелект и неговите приложения.
• Изследват ролята на колаборативните роботи за повишаване на продуктивността на работното място.
• Идентифицират и адресират предизвикателствата при взаимодействието човек-машина.
• Проектират работни потоци, които оптимизират сътрудничеството между хора и системи, управлявани от изкуствен интелект.
• Насърчават култура на иновации и адаптивност на работни места, интегрирали изкуствен интелект.

Обучението чрез затвърдяване (RL) е парадигма в машинното обучение, при която агентите се учат да вземат решения чрез взаимодействие със средата. В роботиката RL дава възможност на автономните системи да развият адаптивно управление и способности за вземане на решения чрез опит и обратна връзка.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към инженери по машинно обучение на напреднало ниво, изследователи в роботиката и разработчици, които желаят да проектират, внедрят и приложат алгоритми за обучение чрез затвърдяване в роботизирани приложения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите и математиката на обучението чрез затвърдяване.
• Внедряват RL алгоритми като Q-learning, DDPG и PPO.
• Интегрират RL със симулационни среди за роботи, използвайки OpenAI Gym и ROS 2.
• Обучават роботи да изпълняват сложни задачи автономно чрез проби и грешки.
• Оптимизират производителността на обучението, използвайки рамки за дълбоко обучение като PyTorch.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практическо внедряване с Python, PyTorch и OpenAI Gym.
• Практически упражнения в симулирана или физическа роботизирана среда.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уговаряне.

OpenCV е библиотека за компютърно зрение с отворен код, която позволява обработка на изображения в реално време, докато рамки за задълбочено обучение (Deep Learning) като TensorFlow предоставят инструментите за интелигентно възприятие и вземане на решения в роботизирани системи.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е насочено към роботизирани инженери на средно ниво, специалисти по компютърно зрение и инженери по машинно обучение, които желаят да прилагат техники за компютърно зрение и задълбочено обучение за роботизирано възприятие и автономност.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Изграждат конвейери (pipeline-и) за компютърно зрение с помощта на OpenCV.
• Интегрират модели за задълбочено обучение за откриване и разпознаване на обекти.
• Използват данни, базирани на зрение, за роботизирано управление и навигация.
• Комбинират класически алгоритми за зрение с дълбоки невронни мрежи.
• Внедряват системи за компютърно зрение на вградени и роботизирани платформи.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически упражнения с OpenCV и TensorFlow.
• Реализация в лабораторна среда на живо върху симулирани или физически роботизирани системи.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да уговорим.

Това обучение с инструктор на живо в Варна (онлайн или на място) е насочено към роботизирани инженери и изследователи в областта на изкуствения интелект на напреднало ниво, които желаят да използват мултимодален изкуствен интелект за интегриране на различни сензорни данни, за да създадат по-автономни и ефективни роботи, които могат да виждат, чуват и докосват.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Внедряват мултимодално сензорно възприятие в роботизирани системи.
• Разработват алгоритми за изкуствен интелект за сензорно сливане и вземане на решения.
• Създават роботи, които могат да изпълняват сложни задачи в динамични среди.
• Справят се с предизвикателствата при обработката на данни в реално време и задвижването.

Интелигентната роботика представлява интегрирането на изкуствен интелект в роботизирани системи за подобрено възприятие, вземане на решения и автономно управление.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към напреднали роботизирани инженери, системни интегратори и ръководители по автоматизация, които желаят да внедрят управлявано от AI възприятие, планиране и контрол в интелигентни производствени среди.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират и прилагат AI техники за роботизирано възприятие и сензорно сливане.
• Разработват алгоритми за планиране на движение за колаборативни и индустриални роботи.
• Внедряват стратегии за управление, базирани на машинно обучение, за вземане на решения в реално време.
• Интегрират интелигентни роботизирани системи в работните потоци на интелигентни фабрики.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Множество упражнения и практически занятия.
• Практическа реализация в среда на жива лаборатория.

Опции за персонализиране на курса

• За заявка на персонализирано обучение по този курс, моля свържете се с нас за уговаряне.

ROS 2 (Robot Operating System 2) е open-source рамка, създадена да подпомогне разработването на сложни и мащабируеми роботизирани приложения.

Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е насочено към роботизирани инженери и разработчици на средно ниво, които желаят да приложат автономна навигация и SLAM (едновременно локализиране и картографиране) с помощта на ROS 2.

До края на обучението участниците ще могат:

• Да настроят и конфигурират ROS 2 за приложения с автономна навигация.
• Да внедрят SLAM алгоритми за картографиране и локализиране.
• Да интегрират сензори като LiDAR и камери с ROS 2.
• Да симулират и тестват автономна навигация в Gazebo.
• Да внедрят навигационни стекове върху физически роботи.

Формат на обучението

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически упражнения с инструментите на ROS 2 и среди за симулация.
• Практическа реализация и тестване в лабораторни условия с виртуални или физически роботи.

Опции за персонализиране на курса

• За заявка на персонализирано обучение, моля, свържете се с нас за уточняване.

Това обучение с инструктор на живо в Варна (онлайн или на място) е насочено към участници на средно ниво, които желаят да усъвършенстват уменията си в проектирането, програмирането и внедряването на интелигентни роботизирани системи за автоматизация и други области.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите на физическия изкуствен интелект и неговите приложения в роботиката и автоматизацията.
• Проектират и програмират интелигентни роботизирани системи за динамични среди.
• Внедряват модели с изкуствен интелект за автономно вземане на решения в роботи.
• Използват симулационни инструменти за тестване и оптимизация на роботи.
• Справят се с предизвикателства като сливане на сензорни данни, обработка в реално време и енергийна ефективност.

Изкуственият интелект (AI) за роботика съчетава машинно обучение, системи за управление и сензорно сливане, за да създаде интелигентни машини, способни да възприемат, разсъждават и действат автономно. Чрез съвременни инструменти като ROS 2, TensorFlow и OpenCV, инженерите вече могат да проектират роботи, които навигират, планират и взаимодействат интелигентно с реални среди.

Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е насочено към инженери на средно ниво, които желаят да разработват, обучават и внедряват роботизирани системи, управлявани от AI, използвайки актуални технологии и рамки с отворен код.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Използват Python и ROS 2 за изграждане и симулиране на роботизирани поведения.
• Внедряват филтри на Калман и филтри на частиците за локализация и проследяване.
• Прилагат техники за компютърно зрение, използвайки OpenCV за възприятие и откриване на обекти.
• Използват TensorFlow за прогнозиране на движение и управление, базирано на обучение.
• Интегрират SLAM (Едновременна локализация и картографиране) за автономна навигация.
• Разработват модели с учене с подкрепление за подобряване на вземането на решения от роботи.

Формат на обучението

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практическа реализация с ROS 2 и Python.
• Практически упражнения със симулирани и реални роботизирани среди.

Опции за персонализиране на курса

За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да уговорим.

Ботът или чатботът е компютърен асистент, който се използва за автоматизиране на взаимодействията с потребители в различни платформи за съобщения и за по-бързо изпълнение на задачи, без да е необходима намесата на човек.

В това обучение с инструктор на живо участниците ще научат как да започнат да разработват бот, преминавайки през създаването на примерни чатботове с помощта на инструменти и рамки за разработка.

До края на обучението участниците ще могат:

• Да разбират различните приложения на ботовете
• Да разбират целия процес на разработка на ботове
• Да изследват различните инструменти и платформи, използвани за създаване на ботове
• Да създадат примерен чатбот за Facebook Messenger
• Да създадат примерен чатбот с Microsoft Bot Framework

Аудитория

• Разработчици, които искат да създадат свой собствен бот

Формат на курса

• Съчетание от лекции, дискусии, упражнения и интензивна практическа работа

Това обучение с инструктор, провеждано на живо в Варна (онлайн или на място), е насочено към инженери, които желаят да научат за приложимостта на изкуствения интелект в мехатронните системи.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Получат общ преглед на изкуствения интелект, машинното обучение и изчислителната интелигентност.
• Разберат концепциите за невронни мрежи и различните методи на обучение.
• Избират ефективно подходите на изкуствения интелект за решаване на реални проблеми.
• Внедряват AI приложения в мехатронното инженерство.