Cursuri de pregatire Robotică Sigură și Explicabilă: Verificare, Argumente de Siguranță și Etică

Inteligenta Artificială (IA) pentru Robotica combine învățarea automată, sistemele de control și fuziunea senzorilor pentru a crea mașini inteligente capabile să perceapă, să raționeze și să acționeze autonom. Cu ajutorul unor instrumente moderne precum ROS 2, TensorFlow și OpenCV, inginerii pot acum proiecta roboți care navighează, planifică și interacționează cu mediile reale în mod inteligenț.

Această instruire condusă de un prezentator (online sau local) este destinată inginerilor de nivel intermediar care doresc să dezvolte, să instruiască și să implementeze sisteme robotice bazate pe IA folosind tehnologii și cadre open-source actuale.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Utiliza Python și ROS 2 pentru a construi și simula comportamente robotice.
• Implementa filtrele Kalman și Particle Filters pentru localizare și urmărire.
• Aplica tehnici de viziune computerizată folosind OpenCV pentru percepție și detectarea obiectelor.
• Utiliza TensorFlow pentru previziunea mișcării și controlul bazat pe învățare.
• Integrează SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) pentru navigarea autonomă.
• Dezvolta modele de învățare prin întărirea pentru a îmbunătăți luarea deciziilor robotice.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuție.
• Implementare practică folosind ROS 2 și Python.
• Exerciții practice în mediile robotice simulare și reale.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

În această instruire condusă de instructor în Moldova (online sau pe loc), participanții vor învăța diferite tehnologii, cadre și tehnici pentru programarea diferitelor tipuri de roboti care să fie folosiți în domeniul tehnologiei nucleare și a sistemelor de mediu.

Cursul de 6 săptămâni se desfășoară 5 zile pe săptămână. Fiecare zi durează 4 ore și constă în prelegeri, discuții și dezvoltare practică a robotilor într-un mediu de laborator live. Participanții vor finaliza diverse proiecte din lumea reală aplicabile muncii lor pentru a-și consolida cunoștințele dobândite.

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

La finalul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Înțelege conceptele cheie utilizate în tehnologiile robotice.
• Înțelege și gestioneze interacțiunea dintre software și hardware într-un sistem robotic.
• Înțelege și implementeze componentele software care subliniază robotica.
• Construiți și operați un robot mecanic simulat care să poată vedea, detecta, procesa, naviga și interacționa cu oamenii prin voce.
• Înțelege elementele necesare ale inteligenței artificiale (învățarea automată, învățarea adâncă, etc.) aplicabile construirii unui robot inteligent.
• Implementați filtre (Kalman și Particle) pentru a permite robatului să localizeze obiecte mobile din mediul său.
• Implementați algoritmi de căutare și planificare de mișcare.
• Implementați controale PID pentru a regla mișcarea robatului într-un mediu.
• Implementați algoritmi SLAM pentru a permite unui robot să mapeze un mediu necunoscut.
• Extindeți capacitatea robatului de a executa sarcini complexe prin învățarea adâncă.
• Testați și depistați problemele la un robot în scenarii realiste.

În această instruire condusă de instructor, live training în Moldova (online sau onsite), participanții vor învăța diferitele tehnologii, framework-uri și tehnici pentru programarea diferitelor tipuri de roboți care să fie folosiți în domeniul tehnologiei nucleare și a sistemelor de mediu.

Cursul de 4 săptămâni se desfășoară 5 zile pe săptămână. Fiecare zi durează 4 ore și constă în prelegeri, discuții și dezvoltare practică a roboților într-un mediu de laborator live. Participanții vor finaliza diverse proiecte din lumea reală aplicabile muncii lor pentru a-și aplica cunoștințele dobândite.

Hardware-ul țintă pentru acest curs va fi simulat în 3D prin software de simulare. Codul va fi încărcat ulterior pe hardware fizic (Arduino sau altul) pentru testarea finală de implementare. Framework-ul open-source ROS (Robot Operating System), C++ și Python vor fi folosiți pentru programarea roboților.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele cheie folosite în tehnologiile roboțice.
• Să înțeleagă și să gestioneze interacțiunea dintre software și hardware într-un sistem robotic.
• Să înțeleagă și să implementeze componentele software care susțin roboțica.
• Să construiască și să opereze un robot mecanic simulat care poate vedea, senzi, procesa, naviga și interacționa cu oamenii prin vorbire.
• Să înțeleagă elementele necesare ale inteligenței artificiale (machine learning, deep learning, etc.) aplicabile construirii unui robot inteligent.
• Să implementeze filtre (Kalman și Particle) pentru a permite robôtilor să localizeze obiecte în mișcare din mediul lor.
• Să implementeze algoritmi de căutare și planificare de mișcare.
• Să implementeze controale PID pentru a regla mișcarea unui robot într-un mediu.
• Să implementeze algoritmi SLAM pentru a permite unui robot să mapeze un mediu necunoscut.
• Să testeze și să soluționeze problemele cu roboți 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 modelelor de inteligență artificială să ruleze direct pe dispozitive încorporate sau cu resurse limitate, reducând latența și consumul de energie, crescând în același timp autonomia și confidențialitatea sistemelor robotice.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de sisteme încorporate și inginerilor de robotică de nivel intermediar care doresc să implementeze tehnici de inferență și optimizare a învățării automate direct pe hardware-ul robotic folosind TinyML și cadre de lucru Edge AI.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege elementele de bază ale TinyML și Edge AI pentru robotică.
• Converti și implementa modele de AI pentru inferență pe dispozitiv.
• Optimiza modele pentru viteză, dimensiune și eficiență energetică.
• Integra sisteme Edge AI în arhitecturile de control robotic.
• Evalua performanța și acuratețea în scenarii din lumea reală.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Exerciții practice folosind lanțuri de unelte TinyML și Edge AI.
• Exerciții practice pe platforme de hardware încorporat și robotic.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Această instruire live, conducătoare de curs (online sau la fața locului) este destinată participanților cu nivel intermediar care doresc să exploreze rolul roboților colaborativi (cobots) și al altor sisteme AI centrate pe om în locurile de muncă moderne.

La sfârșitul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Înțelege principiile Inteligentei Artificiale Fizice Centrate pe Om și aplicările sale.
• Explorează rolul roboților colaborativi în creșterea productivității din locul de muncă.
• Identificați și abordați provocările din interacțiunile om-mașină.
• Proiectați fluxuri de lucru care optimiză colaborarea dintre oameni și sistemele conduse de AI.
• Promovați o cultură de inovare și adaptabilitate în locurile 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.

Această instruire direcționată de un instructor, live in Moldova (online sau pe fața locului) este orientată spre ingineri robotici avansați și cercetători AI care doresc să folosească Inteligenta Artificială Multimodală pentru a integra diverse date senzoriale pentru a crea roboți mai autonomi și mai eficienți, care pot vedea, auzi și atinge.

La finalul acestei instruirii, participanții vor fi capabili să:

• Implementeze senzarea multimodală în sistemele robotice.
• Dezvolte algoritmi AI pentru fuziunea sensorilor și luarea deciziilor.
• Creeze roboți care pot efectua sarcini complexe în medii dinamice.
• Abordeze provocările procesării datelor în timp real și a actuației.

Această instruire condusă de instructor, live (online sau prezențial), în Moldova, este destinată participantilor de nivel intermediar care doresc să-și îmbunătățească abilitățile în proiectarea, programarea și implementarea sistemelor robotice inteligente pentru automatizare și mai mult.

La finalul acestei instruirilor, participanții vor putea:

• Înțelege principiile Inteligentei Fizice și aplicațiile sale în robotică și automatizare.
• Proiecta și programa sisteme robotice inteligente pentru medii dinamice.
• Implementa modele AI pentru luarea de decizii autonome în robote.
• Aprofita de unelte de simulare pentru testare și optimizare a robotilor.
• Aborda provocările precum fuziunea senzorilor, procesarea în 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.