Cursuri de pregatire Multimodal AI în Robotics

Inteligenta Artificială (AI) pentru Robotica combine învățarea automată, sistemele de control și fuziunea senzorilor pentru a crea mașini inteligente capabile să perceapă, motiveze și acționeze autonom. Prin intermediul unor instrumente moderne precum ROS 2, TensorFlow și OpenCV, inginerii pot acum proiecta roboți care navighează, planifică și interacționează inteligent cu mediile din lumea reală.

Aceasta este o instruire live condusă de un instructor (online sau pe loc), destinată inginerilor la nivel intermediar care doresc să dezvolte, să învețe și să implementeze sisteme robotice bazate pe AI folosind tehnologii și cadre open-source actuale.

La finalul acestei instruirări, participanții vor fi capabili să:

• Folosească Python și ROS 2 pentru a construi și simula comportamente robotice.
• Implementeze filtre Kalman și Particle Filters pentru localizare și urmărire.
• Aplice tehnici de vizualizare computerizată folosind OpenCV pentru percepție și detectarea obiectelor.
• Folosească TensorFlow pentru predicția mișcării și controlul bazat pe învățare.
• Integreze SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) pentru navigarea autonomă.
• Dezvolte modele de învățare cu reinforțare pentru a îmbunătăți luarea deciziilor robotice.

Formatul Cursului

• Lecție interactivă și discuții.
• Implementare practică folosind ROS 2 și Python.
• Eerciții practici cu mediile robotice simulates și reale.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja detaliile.

În această formare dirijată de instrucțor (în mod online sau presențial) din Moldova, participanții vor învăța despre diferitele tehnologii, cadre și tehnici utilizate pentru programarea unor tipuri diverse de roboti care să fie folosiți în domeniul tehnicilor nucleare și sistemele de mediu.

Cursul cu o durată de 6 săptămâni se desfășoară pe 5 zile la săptămână. Fiecare zi are o durată de 4 ore și constă în lecturi, discuții și dezvoltarea practică a robotului într-un mediu laborator virtual. Participanții vor finaliza diverse proiecte din lumea reală care sunt aplicabile muncii lor pentru a-și pregăti cunoștințele dobândite.

Echipamentul țintă pentru acest curs va fi simulat în 3D prin intermediul unui software de simulare. Vom folosi cadrele deschise ROS (Robot Operating System), precum și limbajele C++ și Python pentru programarea robotilor.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege conceptele cheie folosite în tehnologiile robotice.
• Înțelege și gestionează interacțiunea dintre software și hardware într-un sistem robotic.
• Înțelege și implementează componentele software care stau la baza roboticii.
• Construi și opera un robot mecanic simulat capabil să vadă, să senzeze, să proceseze informațiile, să navigheze și să interacționeze cu oamenii prin voină.
• Înțelege elementele necesare de inteligență artificială (învățare automatizată, învățare adâncă etc.) aplicabile construirii unui robot inteligent.
• Implementa filtre (Kalman și Particle) pentru a putea localiza obiecte mobile din mediul său.
• Implementa algoritmi de căutare și planificare de mișcare.
• Implementa controle PID pentru reglarea mișcării robotului într-un mediu.
• Implementa algoritmi SLAM pentru a permite unui robot să mapeze un mediu necunoscut.
• Extinde abilitatea robotului de a efectua sarcini complexe prin învățarea adâncă.
• Testa și depista problemele unui robot în scenarii realiste.

În această formare conduță de instrcutor în Moldova (online sau live), participanții vor învăța diferitele tehnologii, cadre și tehnici pentru programarea mai multor tipuri de robote care se pot utiliza în domeniul tehnic nuclear și sistemelor de mediu.

Cursul de 4 săptămâni este desfășurat de cinci zile pe săptămână. Fiecare zi durează 4 ore și constă din lecturi, discuții și dezvoltare practică a robotei într-un mediu live lab. Participanții vor finaliza diverse proiecte la nivel real aplicabile muncii lor pentru a practica cunoștințele pe care le-au adus acasă.

Hardware-ul țintă pentru acest curs va fi simulat în 3D prin intermediul unui software de simulare. Codul va fi îlăturat apoi la hardware fizic (Arduino sau alte) pentru testarea finală a deployului. Se vor utiliza cadrelor deschise ROS (Robot Operating System), C++ și Python pentru programarea robotoarelor.

La sfârșitul acestei forme de instruire, participanții vor putea:

• Comprende conceptele cheie utilizate în tehnologiile robotice.
• Comprende și gestionează interacțiunea dintre software și hardware într-un sistem robotic.
• Comprende și implementează componentele de software care subțieg roboțica.
• Construiește și operează un robot mecanic simulat care poate vedea, percepe, procesează, navighează și interacționează cu oamenii prin voce.
• Comprende elementele necesare de inteligență artificială (aprenderea automatizată, învățarea profundă etc.) aplicabile construirii unui robot inteligent.
• Implementează filtre (Kalman și Particle) pentru a permite robotului să localizeze obiectele care se mișcă în mediul său.
• Implementați algoritmi de căutare și planificarea mișcării.
• Implementează controlele PID pentru a regla mișcările robotului într-un mediu.
• Implementează algoritmul SLAM pentru a permite unui robot să creeze o hartă de un mediu necunoscut.
• Testați și rezolvați problemele cu un robot în scenarii realiste.

ROS 2 (Robot Operating System 2) este un cadru open-source conceput pentru a susține dezvoltarea aplicațiilor robotice complexe și scalabile.

Această instruire condusă de instructor (online sau în locație) este adresată inginerilor și dezvoltatorilor de robotică la nivel intermediu care doresc să implementeze navigarea autonomă și SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) folosind ROS 2.

La sfârșitul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Configurați și setați ROS 2 pentru aplicații de navigare autonomă.
• Implementați algoritmi SLAM pentru cartografiere și localizare.
• Integrați senzori precum LiDAR și camere cu ROS 2.
• Simulați și testați navigarea autonomă în Gazebo.
• Distribuiți pachete de navigare pe roboti fizici.

Formatul Cursului

• Lecție interactivă și discuții.
• Practică cu instrumentele ROS 2 și mediile de simulare.
• Implementare și testare live-lab pe roboti virtuali sau fizici.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja detalii.

Serviciul Azure Bot combină puterea cadrului Microsoft Bot Framework și funcțiilor Azure pentru a permite dezvoltarea rapidă a boturi inteligente.

În acest antrenament live, condus de instrucțor, participanții vor învăța cum să creze un bot inteligent utilizând Microsoft Azure

La sfârșitul acestei forme de instruire, participanții vor putea:

• Învăța fundamentele boturilor inteligente
• Învăța cum să creați boturi inteligente folosind aplicații cloud
• Înțelege cum să folosiți Microsoft Bot Framework, SDK-ul Bot Builder și Serviciul Azure Bot
• Înțelege cum să concepți boturi utilizând modele de bot
• Dezvolta primul lor bot inteligent folosind Microsoft Azure

Audiență

• Dezvoltatori
• Hobbyiști
• Ingineri
• Profesionali IT

Formatul cursului

• Parte prezentare, parte discuție, exerciții și practică intensivă

OpenCV este o bibliotecă open-source de computer vision care permite procesarea imagini în timp real, în timp ce cadrele de machine learning profund, cum ar fi TensorFlow, oferă instrumentele necesare pentru percepție și luarea deciziilor inteligente în sistemele robotice.

Acest antrenament live condus de instructor (online sau pe loc) este destinat inginerilor roboticii la nivel intermediar, practicanților în computer vision și inginerilor de machine learning care doresc să aplice tehniciile de computer vision și machine learning profund pentru percepția robotică și autonomie.

La finalul acestui antrenament, participanții vor fi capabili să:

• Implementeze pipeleline-uri de computer vision folosind OpenCV.
• Integreze modele de machine learning profund pentru detectarea și recunoașterea obiectelor.
• Folosească datele bazate pe viziune pentru controlul și navigarea robotului.
• Combină algoritmi clasici de computer vision cu rețele neurale profunde.
• Distribuie sisteme de computer vision pe platforme emediate și robotice.

Formatul Cursului

• Lecție interactivă și discuții.
• Practică de hands-on folosind OpenCV și TensorFlow.
• Implementare live-lab pe sisteme robotice simulare sau fizice.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a face aranjamente.

Un bot sau chatbot este un fel de asistent informatic care este folosit pentru a automatiza interacțiunile utilizatorilor pe diverse platforme de mesagerie și pentru a rezolva lucrurile mai rapid, fără a fi nevoie ca utilizatorii să vorbească cu un alt om.

În cadrul acestui curs de instruire live, condus de un instructor, participanții vor învăța cum să înceapă să dezvolte un bot, pe măsură ce vor parcurge crearea unor exemple de chatbot-uri folosind instrumente și cadre de dezvoltare a bot-urilor.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă diferitele utilizări și aplicații ale bot-urilor
• Să înțeleagă procesul complet de dezvoltare a bot-urilor
• Să exploreze diferitele instrumente și platforme utilizate în crearea bot-urilor
• Să construiască un exemplu de chatbot pentru Facebook Messenger
• Să construiască un exemplu de chatbot folosind Microsoft Bot Framework

Audiență

• Dezvoltatorii interesați să își creeze propriul bot

Formatul cursului

• O parte prelegere, o parte discuții, exerciții și o mare parte practică practică

Edge AI permite executarea modelelor de inteligență artificială direct pe dispozitive încorporate sau cu resurse limitate, reducând latenta și consumul energetic, în timp ce crește autonomia și confidențialitatea în sistemele robotice.

Această instruire, condusă de un instruktur (online sau la fața locului), este adresată dezvoltatorilor încorporați și inginerilor robotici de nivel intermediar care doresc să implementeze tehniciile de inferență și optimizare ale învățării automatice direct pe hardware-ul robotic folosind TinyML și framework-uri Edge AI.

La finalul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentele TinyML și Edge AI pentru robotica.
• Converti și implementa modele de AI pentru inferență pe dispozitiv.
• Optimiza modelele pentru viteză, dimensiune și eficiență energetică.
• Integra sistemele Edge AI în arhitecturile de control robotic.
• Evaluea performanța și acuratețea în scenarii din lumea reală.

Formatul Cursului

• Lecție interactivă și discuții.
• Exerciții practice folosind lanțurile de unelte TinyML și Edge AI.
• Exerciții practice pe platforme hardware încorporate și robotice.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau pe locație), se adresează participantilor cu nivel intermediar care doresc să exploreze rolul robotelor colaborative (cobots) și altor sisteme AI centrate pe om în spațiile de muncă moderne.

La sfârșitul acestei instruire, participanții vor putea:

• Comprende principiile AI fizică centrată pe om și aplicațiile sale.
• Explora rolul robotelor colaborative în îmbunătățirea productivității la locul de muncă.
• Identifica și abordeaza provocările din interacțiunile om-machină.
• Să conceapă fluxuri de lucru care optimiză colaborarea între oameni și sistemele conducite de AI.
• Promova o cultură de inovare și adaptabilitate în spațiile de muncă integrate cu AI.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la loc), se adresează inginerilor care doresc să învețe despre aplicabilitatea inteligenței artificiale în sistemele mecatronice.

La finalul acestei instrueri, participanții vor putea:

• Oferi o prezentare generală a inteligenței artificiale, învățării automatice și inteligenței computaționale.
• Înțelege conceptele rețelelor neuronale și ale diferitelor metode de învățare.
• Alege abordările de inteligență artificială în mod eficient pentru probleme din viața reală.
• Implementa aplicații AI în ingineria mecatronică.

Acest training în direct de instructor (online sau pe locație) este destinat cercetătorilor intermediari în IA, științificilor ai datelor și inginerilor machine learning care doresc să creeze sisteme inteligente capabile să proceseze și interpreteze date multimodale.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Comprende principiile AI multimodală și aplicațiile sale.
• Implementa tehnici de fusionează date pentru a combina diferite tipuri de date.
• Construi și instrui modeluri care pot procesa informații vizuale, textuale și auditive.
• Evalua performanța sistemelor AI multimodale.
• Aborda preocupări etice și de confidențialitate legate de date multimodale.

Această formare live, condusă de un instrucțurator în Moldova (online sau pe locație), se adresează participanților cu cunoștințe intermedii care doresc să îmbunătățească abilitățile lor în conceperea, programarea și implementarea sistemelor robotice inteligente pentru automatizare și mai mult.

La sfârșitul acestei forme de instruire, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile AI fizică și aplicările sale în robotica și automatizare.
• Să conceapă și să programeze sisteme robotice inteligente pentru medii dinamice.
• Să implementeze modele AI pentru luarea deciziilor autonome în robotoare.
• Să folosească instrumentele de simulare pentru testarea și optimizarea roboticii.
• Să abordeze provocările precum fusionarea sensorului, procesarea timp-real și eficiența energetică.

Învațarea prin renfort (RL) este un paradigma de învățare automată unde agenții învață să ia decizii prin interacțiune cu un mediu. În robotică, RL permite sistemelor autonome să dezvolte capacități de control și luare a deciziilor adaptive prin experiență și feedback.

Acest training, condus de instructor (online sau pe loc), este destinat inginerilor avansați în domeniul învățării automate, cercetătorilor în robotică și dezvoltatorilor care doresc să conceapă, implementeze și să introducă algoritmi de învățare prin renfort în aplicații robotice.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile și matematica învățării prin renfort.
• Implementeze algoritmi de RL precum Q-learning, DDPG și PPO.
• Integreze RL cu mediile de simulare robotice folosind OpenAI Gym și ROS 2.
• Invețe roboții să execute sarcini complexe în mod autonom prin încercări și greșeli.
• Optimizeze performanța de antrenare folosind cadre de învățare adâncă precum PyTorch.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuție.
• Implementare practicală folosind Python, PyTorch și OpenAI Gym.
• Esercitați practice în mediile robotice simulate sau fizice.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Un robot inteligent este un sistem Artificial Intelligence (AI) care poate învăța din mediul său și din experiența sa și își poate dezvolta capacitățile pe baza acestor cunoștințe. Smart Robots poate colabora cu oamenii, lucrând alături de aceștia și învățând din comportamentul lor. În plus, ei au capacitatea de a efectua nu numai muncă manuală, ci și sarcini cognitive. În plus față de roboții fizici, Smart Robots pot fi, de asemenea, pur software, rezidând într-un computer ca o aplicație software fără părți mobile sau interacțiune fizică cu lumea.

În cadrul acestui curs live, condus de un instructor, participanții vor învăța diferitele tehnologii, cadre și tehnici de programare a diferitelor tipuri de Smart Robots mecanice, apoi vor aplica aceste cunoștințe pentru a-și finaliza propriile proiecte de roboți inteligenți.

Cursul este împărțit în 4 secțiuni, fiecare constând din trei zile de prelegeri, discuții și dezvoltare practică a roboților într-un mediu de laborator live. Fiecare secțiune se va încheia cu un proiect practic pentru a permite participanților să exerseze și să-și demonstreze cunoștințele dobândite.

Hardware-ul țintă pentru acest curs va fi simulat în 3D prin intermediul unui software de simulare. Cadrul open-source ROS (Robot Operating System), C++ și Python vor fi utilizate pentru programarea roboților.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele cheie utilizate în tehnologiile robotice
• Să înțeleagă și să gestioneze interacțiunea dintre software și hardware într-un sistem robotic
• Să înțeleagă și să implementeze componentele software care stau la baza Smart Robots
• Să construiască și să opereze un robot inteligent mecanic simulat care poate vedea, simți, procesa, prinde, naviga și interacționa cu oamenii prin voce
• Extinderea capacității unui robot inteligent de a efectua sarcini complexe prin Deep Learning
• Testarea și depanarea unui robot inteligent în scenarii realiste

Audiență

• Dezvoltatori
• ingineri

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și multă practică

Notă

• Pentru a personaliza orice parte a acestui curs (limbaj de programare, model de robot etc.), vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Smart Robotics este integrarea inteligenței artificiale în sisteme robotice pentru o percepție îmbunătățită, luarea deciziilor și controlul autonom.

Acest training condus de instrucțoare (online sau pe locațiune) este destinat ingineri avansați în domeniul roboticii, integratori de sisteme și lideri în automatizare care doresc să implementeze percepția, planificarea și controlul bazate pe IA în mediile de producție inteligente.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege și aplica tehnici de IA pentru percepția robotica și fusionarea senzorilor.
• Dezvolta algoritmi de planificare a mișcărilor pentru roboți colaborativi și industriali.
• Implementa strategii de control bazate pe învățare pentru luarea deciziilor în timp real.
• Integra sisteme robotice inteligente în fluxurile de lucru ale fabricelor inteligente.

Format al cursului

• Prezentare interactivă și discuție.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare cu mâna în pahar într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.