Курс за обучение по TinyML за автономни системи и роботика

Това обучение с инструктор на живо в България (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.

Този практически курс по HRI в България обхваща гласа, жестове и съвместния контрол. Научете се да изграждате интуитивни, мултимодални интерфейси за безопасно сътрудничество между хора и роботи, като се фокусирате върху практически принципи за проектиране, разпознаване на реч, детекция на жестове и споделена автономност, за да подобрите ползваемостта и безопасността.

Това практически обучение в България обхваща интеграцията ROS-PLC и цифровите двойници за индустриална автоматизация. Научете как да синхронизирате роботизирани системи с ПЛК, да разработвате цифрови реплики за симулация и да оптимизирате продукционните работни потоци чрез обмен на данни в реално време и техники за прецизно наблюдение.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо в България (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.

Напреднато обучение по България, което обхваща проектирането и координацията на мулти-роботни системи. Участниците ще научат да моделират роева интелигентност, да внедряват разпределено вземане на решения и да оптимизират сътрудничеството между агенти чрез практически симулации в ROS 2 и Gazebo за реални приложения.

Това обучение с инструктор на живо в България (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.

Това ръководено от инструктор живо обучение по България (онлайн или на място) е предназначено за участници с междинно ниво, които желаят да подобрят уменията си в проектирането, програмирането и внедряването на интелигентни роботизирани системи за автоматизация и извън нея.

Края на обучението, участниците ще могат:

• Да разберат принципите на физическото ИИ и неговите приложения в роботиката и автоматизацията.
• Да проектират и програмират интелигентни роботизирани системи за динамични среди.
• Да внедрят модели на ИИ за автономно вземане на решения в роботите.
• Да използват симулационни инструменти за тестване и оптимизация на роботите.
• Да справят с предизвикателства като сливане на сензорни данни, обработка в реално време и енергийна ефективност.

Това практически, инструкторско водено обучение в България покрива бързото прототипизиране за роботика с използване на ROS 2 и Docker. Участниците учат да изграждат, тестват и внедряват ефективно модулни роботизирани системи, придобивайки практически умения в контейнеризация, симулация и управление на версии за мащабируемо развитие.