Curs de pregatire TinyML pentru Sisteme Autonome și Robotică

Inteligența Artificială (AI) pentru Robotică combină învățarea automată, sistemele de control și fuziunea senzorilor pentru a crea mașini inteligente capabile să perceapă, să raționeze și să 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.

Acest training condus de un instructor, live (online sau onsite), este destinat inginerilor de nivel intermediar care doresc să dezvolte, să antreneze și să implementeze sisteme robotice bazate pe AI folosind tehnologii și framework-uri open-source actuale.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să utilizeze Python și ROS 2 pentru a construi și simula comportamente robotice.
• Să implementeze filtre Kalman și Particle pentru localizare și urmărire.
• Să aplice tehnici de computer vision folosind OpenCV pentru percepție și detectare de obiecte.
• Să utilizeze TensorFlow pentru predicția mișcării și controlul bazat pe învățare.
• Să integreze SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) pentru navigație autonomă.
• Să dezvolte modele de învățare prin întărire pentru a îmbunătăți luarea deciziilor robotice.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Implementare practică folosind ROS 2 și Python.
• Exerciții practice cu medii robotice simulate și reale.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

ROS 2 (Robot Operating System 2) este un cadru open-source proiectat pentru a sprijini dezvoltarea de aplicații robotice complexe și scalabile.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor și dezvoltatorilor de robotică de nivel intermediar care doresc să implementeze navigație autonomă și SLAM (Localizare și Cartografiere Simultane) folosind ROS 2.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să pregătească ROS 2 pentru aplicații de navigație autonomă.
• Să implementeze algoritmi SLAM pentru cartografiere și localizare.
• Să integreze senzori precum LiDAR și camere cu ROS 2.
• Să simuleze și să testeze navigația autonomă în Gazebo.
• Să implementeze stive de navigație pe roboți fizici.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Exerciții practice folosind instrumente ROS 2 și medii de simulare.
• Implementare și testare live-lab pe roboți virtuali sau fizici.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

OpenCV este o bibliotecă open-source pentru viziunea calculatoarelor care permite procesarea imaginilor în timp real, iar framework-urile de învățare profundă, cum ar fi TensorFlow, oferă instrumente pentru percepția inteligentă și luarea deciziilor în sistemele robotice.

Acest training condus de un instructor, în format live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de robotică de nivel intermediar, practicienilor în domeniul viziunii calculatoarelor și inginerilor de învățare automată care doresc să aplice tehnici de viziune calculatoare și învățare profundă pentru percepția și autonomia robotică.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Implementa fluxuri de procesare a imaginilor folosind OpenCV.
• Integra modele de învățare profundă pentru detectarea și recunoașterea obiectelor.
• Utiliza date bazate pe viziune pentru controlul și navigarea robotică.
• Combina algoritmi clasici de viziune cu rețele neuronale profunde.
• Implementa sisteme de viziune calculatoare pe platforme embedded și robotice.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Exerciții practice folosind OpenCV și TensorFlow.
• Implementare în laborator live pe sisteme 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 aranja.

Un bot sau chatbot este asemănător unui asistent computerizat care este folosit pentru a automatiza interacțiunile utilizatorilor pe diverse platforme de mesagerie și pentru a face lucrurile mai rapid, fără ca utilizatorii să fie nevoiți să vorbească cu o altă persoană.

În cadrul acestui training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să înceapă dezvoltarea unui bot, parcurgând crearea unor modele de chatbot folosind instrumente și framework-uri de dezvoltare de bot.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege diferitele utilizări și aplicații ale boturilor
• Înțelege procesul complet de dezvoltare a boturilor
• Explora diferitele instrumente și platforme utilizate pentru construirea boturilor
• Construi un chatbot de probă pentru Facebook Messenger
• Construi un chatbot de probă folosind Microsoft Bot Framework

Publicul țintă

• Dezvoltatori interesați să își creeze propriul bot

Formatul cursului

• Parte teoretică, parte discuții, exerciții și practică intensivă

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 framework-uri Edge AI.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele de bază ale TinyML și Edge AI pentru robotică.
• Convertesc și implementează modele de AI pentru inferență pe dispozitiv.
• Optimizează modele pentru viteză, dimensiune și eficiență energetică.
• Integrează sisteme Edge AI în arhitecturile de control robotic.
• Evaluează performanța și acuratețea în scenarii reale.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Exerciții practice folosind toolchain-uri TinyML și Edge AI.
• Exerciții practice pe platforme hardware încorporate și robotice.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Această formare condusă de un instructor, în direct Moldova (online sau la fața locului), este destinată participanților de nivel intermediar care doresc să exploreze rolul roboților colaborativi (coboți) și al altor sisteme de IA uman-centrice în locurile de muncă moderne.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile Inteligentei Artificiale Uman-Centrice și aplicațiile acesteia.
• Exploreze rolul roboților colaborativi în îmbunătățirea productivității locului de muncă.
• Identifice și abordeze provocările în interacțiunile om-mașină.
• Proiecteze fluxuri de lucru care optimizează colaborarea dintre oameni și sistemele conduse de IA.
• Promoveze o cultură a inovației și adaptabilității în locurile de muncă integrate cu IA.

Interacțiunea Om-Robot (HRI): Control Vocal, Prin Gesturi și Colaborativ este un curs practic conceput pentru a introduce participanții în proiectarea și implementarea interfețelor intuitive pentru comunicarea om-robot. Instruirea combină teorie, principii de design și practică de programare pentru a construi sisteme de interacțiune naturale și responsive, folosind tehnici de vorbire, gesturi și control partajat. Participanții vor învăța cum să integreze module de percepție, să dezvolte sisteme de intrare multimodale și să proiecteze roboți care colaborează în siguranță cu oamenii.

Această instruire condusă de un instructor, în direct (online sau la fața locului), este destinată participanților de nivel începător până la intermediar care doresc să proiecteze și să implementeze sisteme de interacțiune om-robot care îmbunătățesc utilizabilitatea, siguranța și experiența utilizatorului.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă fundamentele și principiile de design ale interacțiunii om-robot.
• Să dezvolte mecanisme de control și răspuns bazate pe voce pentru roboți.
• Să implementeze recunoașterea gesturilor folosind tehnici de visionare computerizată.
• Să proiecteze sisteme de control colaborativ pentru o autonomie partajată și sigură.
• Să evalueze sistemele HRI pe baza utilizabilității, siguranței și factorilor umani.

Formatul Cursului

• Prelegeri interactive și demonstrații.
• Exerciții practice de codare și design.
• Experimente practice în medii simulate sau reale de robotică.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Automatizare Robotică Industrială: Integrare ROS-PLC și Gemeni Digitali este un curs practic concentrat pe conectarea automatizării industriale cu cadre moderne de robotică. Participanții vor învăța să integreze sisteme robotice bazate pe ROS cu PLC-uri pentru operații sincronizate și vor explora mediile de gemeni digitali pentru a simula, monitoriza și optimiza procesele de producție. Cursul pune accentul pe interoperabilitate, control în timp real și analiză predictivă folosind replici digitale ale sistemelor fizice.

Acest antrenament condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să își dezvolte abilități practice în conectarea roboților controlați de ROS cu medii PLC și implementarea gemenilor digitali pentru optimizarea automatizării și producției.

La sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Să înțeleagă protocoalele de comunicare dintre sistemele ROS și PLC.
• Să implementeze schimb de date în timp real între roboți și controlere industriale.
• Să dezvolte gemeni digitali pentru monitorizare, testare și simulare de procese.
• Să integreze senzori, actuatori și manipulatoare robotice în fluxurile de lucru industriale.
• Să proiecteze și să valideze sisteme de automatizare industrială folosind medii de simulare hibride.

Formatul cursului

• Prelegeri interactive și prezentări de arhitectură.
• Exerciții practice de integrare a sistemelor ROS și PLC.
• Implementarea proiectelor de simulare și gemeni digitali.

Opțiuni de personalizare a cursului

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

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor care doresc să învețe despre aplicabilitatea inteligenței artificiale în sistemele mecatronice.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Obține o prezentare generală a inteligenței artificiale, învățării automate și inteligenței computaționale.
• Înțelege conceptele rețelelor neuronale și diferitele metode de învățare.
• Alege eficient abordări de inteligență artificială pentru probleme din viața reală.
• Implementa aplicații AI în inginerie mecatronică.

Sistemele Multi-Robot și Inteligența Swarm este un curs avansat de formare care explorează proiectarea, coordonarea și controlul echipelor de roboți inspirate de comportamentele swarm din biologie. Participanții vor învăța cum să modeleze interacțiuni, să implementeze luarea deciziilor distribuite și să optimizeze colaborarea între mai mulți agenți. Cursul combină teoria cu simulări practice pentru a pregăti cursanții pentru aplicații în logistică, apărare, căutare și salvare, precum și explorare autonomă.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să proiecteze, să simuleze și să implementeze sisteme multi-robot și bazate pe swarm folosind framework-uri și algoritmi open-source.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile și dinamica inteligenței swarm și a roboticii cooperante.
• Să proiecteze strategii de comunicare și coordonare pentru sisteme multi-robot.
• Să implementeze algoritmi de luare a deciziilor distribuite și de consens.
• Să simuleze comportamente colective, cum ar fi controlul formării, înțelegerea și acoperirea.
• Să aplice tehnici bazate pe swarm în scenarii reale și probleme de optimizare.

Formatul cursului

• Prelegeri avansate cu analize detaliate ale algoritmilor.
• Programare practică și simulare în ROS 2 și Gazebo.
• Proiect colaborativ aplicând principiile inteligenței swarm.

Opțiuni de personalizare a cursului

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

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat inginerilor roboticieni și cercetătorilor în domeniul IA de nivel avansat, care doresc să utilizeze Inteligența Artificială Multimodală pentru integrarea diverselor date senzoriale, creând astfel roboți mai autonomi și eficienți care pot vedea, auzi și simți.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Implementa senzorica multimodală în sistemele robotice.
• Dezvolta algoritmi de IA pentru fuziunea senzorilor și luarea deciziilor.
• Crea roboți capabili să efectueze sarcini complexe în medii dinamice.
• Aborda provocările legate de procesarea și acționarea datelor în timp real.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată participanților de nivel intermediar care doresc să-și îmbunătățească abilitățile în proiectarea, programarea și implementarea sistemelor robotice inteligente pentru automatizare și nu numai.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile AI Fizică și aplicațiile acesteia în robotică și automatizare.
• Să proiecteze și să programeze sisteme robotice inteligente pentru medii dinamice.
• Să implementeze modele de AI pentru luarea de decizii autonome în roboți.
• Să utilizeze instrumente de simulare pentru testarea și optimizarea robotică.
• Să abordeze provocări precum fuziunea senzorilor, procesarea în timp real și eficiența energetică.

Prototipare Rapidă Practică pentru Robotică cu ROS 2 și Docker este un curs practic conceput pentru a ajuta dezvoltatorii să construiască, să testeze și să implementeze aplicații robotice eficient. Participanții vor învăța cum să containerizeze mediile de robotică, să integreze pachete ROS 2 și să prototipeze sisteme robotice modulare folosind Docker pentru reproductibilitate și scalabilitate. Cursul pune accent pe agilitate, controlul versiunilor și practici de colaborare adecvate pentru echipele de dezvoltare și inovație din faza incipientă.

Acest antrenament condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat participanților de nivel începător până la intermediar care doresc să accelereze fluxurile de lucru în dezvoltarea roboticii folosind ROS 2 și Docker.

La finalul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare ROS 2 în containere Docker.
• Să dezvolte și să testeze prototipuri robotice în configurații modulare și reproductibile.
• Să utilizeze instrumente de simulare pentru a valida comportamentul sistemului înainte de implementarea hardware.
• Să colaboreze eficient folosind proiecte robotice containerizate.
• Să aplice concepte de integrare și implementare continuă în pipeline-urile robotice.

Formatul cursului

• Prelegeri interactive și demonstrații.
• Exerciții practice în mediile ROS 2 și Docker.
• Mini-proiecte axate pe aplicații robotice din lumea reală.

Opțiuni de personalizare a cursului

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

Învățarea prin întărire (RL) este un paradigma de învățare automată în care agenții învață să ia decizii prin interacțiunea cu un mediu. În robotică, RL permite sistemelor autonome să dezvolte capabilități adaptive de control și luare a deciziilor prin experiență și feedback.

Acest training condus de un instructor, live (online sau onsite), este destinat inginerilor avansați în învățarea automată, cercetătorilor în robotică și dezvoltatorilor care doresc să proiecteze, să implementeze și să utilizeze algoritmi de învățare prin întărire în aplicații robotice.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile și matematica din spatele învățării prin întărire.
• Implementa algoritmi RL precum Q-learning, DDPG și PPO.
• Integra RL cu medii de simulare robotică folosind OpenAI Gym și ROS 2.
• Antrena roboți să execute sarcini complexe în mod autonom prin încercare și eroare.
• Optimiza performanța antrenamentului folosind framework-uri de învățare profundă precum PyTorch.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Implementare practică folosind Python, PyTorch și OpenAI Gym.
• Exerciții practice în medii de simulare sau fizice robotice.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Robotică Inteligentă reprezintă integrarea inteligenței artificiale în sistemele robotice pentru îmbunătățirea percepției, luării deciziilor și controlului autonom.

Această instruire condusă de un instructor, în format live (online sau la fața locului), este destinată inginerilor de robotică de nivel avansat, integratorilor de sisteme și liderilor de automatizare care doresc să implementeze percepție, planificare și control bazate pe AI în medii de producție inteligentă.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă și să aplice tehnici de AI pentru percepția robotică și fuziunea senzorilor.
• Să dezvolte algoritmi de planificare a mișcării pentru roboți colaborativi și industriali.
• Să implementeze strategii de control bazate pe învățare pentru luarea deciziilor în timp real.
• Să integreze sisteme robotice inteligente în fluxurile de lucru ale fabricilor inteligente.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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