Curs de pregatire Navigație Autonomă și SLAM cu ROS 2

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 proiecta acum roboți care navighează, planifică și interacționează inteligent cu mediile din lumea reală.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), 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:

• Folosi Python și ROS 2 pentru a construi și simula comportamente robotice.
• Implementa filtre Kalman și Particle Filters pentru localizare și urmărire.
• Aplica tehnici de computer vision folosind OpenCV pentru percepție și detectare de obiecte.
• Utiliza TensorFlow pentru predicția mișcării și controlul bazat pe învățare.
• Integra SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) pentru navigație autonomă.
• Dezvolta 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 în 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.

OpenCV este o bibliotecă open-source de viziune artificială care permite procesarea în timp real a imaginilor, în timp ce 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, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de robotică de nivel intermediar, practicienilor în viziune artificială și inginerilor de învățare automată care doresc să aplice tehnici de viziune artificială și învățare profundă pentru percepția și autonomia robotică.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

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

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Exerciții practice folosind OpenCV și TensorFlow.
• Implementare live în laborator 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 utilizat pentru a automatiza interacțiunile cu utilizatorii pe diverse platforme de mesagerie și pentru a finaliza sarcinile 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-uri folosind instrumente și framework-uri de dezvoltare de bot.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• 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 construirea bot-urilor
• Să construiască un model de chatbot pentru Facebook Messenger
• Să construiască un model de chatbot folosind Microsoft Bot Framework

Publicul țintă

• Dezvoltatori interesați să își creeze propriul bot

Formatul cursului

• Parte teoretică, parte discuții, exerciții și practică intensă

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.

Acest training condus de un instructor, în format live în România (online sau la fața locului), este destinat participanților de nivel intermediar care doresc să exploreze rolul roboților colaborativi (coboți) și al altor sisteme de AI centrate pe om în locurile de muncă moderne.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile AI-ului Fizic Centrat pe Om și aplicațiile acestuia.
• Explora rolul roboților colaborativi în îmbunătățirea productivității la locul de muncă.
• Identifica și aborda provocările în interacțiunile om-mașină.
• Proiecta fluxuri de lucru care optimizează colaborarea dintre oameni și sistemele conduse de AI.
• Promova o cultură a inovației și adaptabilității în locurile de muncă integrate cu AI.

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. Formarea combină teorie, principii de design și practică de programare pentru a construi sisteme de interacțiune naturale și reactive 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 formare condusă de un instructor, live (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 sfârșitul acestei formări, 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 pe calculator.
• Să proiecteze sisteme de control colaborativ pentru 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 de simulare sau pe roboți reali.

Opțiuni de personalizare a cursului

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

Automatizare Robotică Industrială: Integrare ROS-PLC & Gemeni Digitali este un curs practic axat 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 medii de gemeni digitali pentru a simula, monitoriza și optimiza procesele de producție. Cursul pune accent 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 finalul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Înțelege protocoalele de comunicare dintre sistemele ROS și PLC.
• Implementa schimb de date în timp real între roboți și controlere industriale.
• Dezvolta gemeni digitali pentru monitorizare, testare și simulare de procese.
• Integra senzori, actuatori și manipulatori robotici în fluxurile de lucru industriale.
• Proiecta și valida sisteme de automatizare industrială folosind medii de simulare hibride.

Formatul Cursului

• Prezentări interactive și prezentări de arhitectură.
• Exerciții practice de integrare ROS și sisteme PLC.
• Implementare de proiecte 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.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată inginerilor care doresc să învețe despre aplicabilitatea inteligenței artificiale în sistemele mecatronice.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să obțină o privire de ansamblu asupra inteligenței artificiale, învățării automate și inteligenței computaționale.
• Să înțeleagă conceptele rețelelor neuronale și ale diferitelor metode de învățare.
• Să aleagă eficient abordări de inteligență artificială pentru probleme din viața reală.
• Să implementeze aplicații AI în inginerie mecatronică.

Sistemele Multi-Robot și Inteligența de Swarm este un curs avansat care explorează proiectarea, coordonarea și controlul echipelor de roboți inspirate din comportamentele biologice ale swarm-urilor. Participanții vor învăța cum să modeleze interacțiuni, să implementeze decizii 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 (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 de swarm și a roboticii cooperative.
• Să proiecteze strategii de comunicare și coordonare pentru sistemele multi-robot.
• Să implementeze algoritmi de luare a deciziilor distribuite și de consens.
• Să simuleze comportamente colective precum controlul formării, îmbucarea și acoperirea.
• Să aplice tehnici bazate pe swarm în scenarii reale și probleme de optimizare.

Formatul Cursului

• Prelegeri avansate cu analize aprofundate ale algoritmilor.
• Programare practică și simulare în ROS 2 și Gazebo.
• Proiect colaborativ aplicând principiile inteligenței de 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 România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor în robotică și cercetătorilor în IA de nivel avansat care doresc să utilizeze Inteligența Artificială Multimodală pentru a integra diverse date senzoriale și a crea roboți mai autonomi și eficienți care pot vedea, auzi și atinge.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Implementeze senzorica multimodală în sistemele robotice.
• Dezvolte algoritmi de IA pentru fuziunea senzorială și luarea deciziilor.
• Creeze roboți care pot efectua sarcini complexe în medii dinamice.
• Abordeze provocările legate de procesarea și acționarea datelor în timp real.

Această instruire condusă de un instructor, live în România (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 sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege principiile AI Fizică și aplicațiile sale în robotică și automatizare.
• Proiecta și programa sisteme robotice inteligente pentru medii dinamice.
• Implementa modele de AI pentru luarea de decizii autonome în roboți.
• Folosi instrumente de simulare pentru testarea și optimizarea robotică.
• Aborda 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 medii 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 echipe de dezvoltare și inovație în stadiul incipient.

Acest training 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 robotică folosind ROS 2 și Docker.

La finalul acestui training, 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 folosească instrumente de simulare pentru a valida comportamentul sistemului înainte de implementarea pe hardware.
• Să colaboreze eficient folosind proiecte robotice containerizate.
• Să aplice concepte de integrare și implementare continuă în fluxurile de lucru robotice.

Formatul Cursului

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

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Învățarea prin recompensă (RL) este un paradigme 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 la fața locului) este destinat inginerilor avansați de învățare automată, cercetătorilor în robotică și dezvoltatorilor care doresc să proiecteze, să implementeze și să utilizeze algoritmi de învățare prin recompensă în aplicații robotice.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile și matematica din spatele învățării prin recompensă.
• 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 efectueze sarcini complexe în mod autonom prin încercare și eroare.
• Optimiza performanța antrenamentului folosind framework-uri de deep learning 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.

Manipularea Robotului și Apucarea cu Învățare Profundă este un curs avansat care face legătura între controlul robotic și tehnicile moderne de învățare automată. Participanții vor explora modul în care învățarea profundă poate îmbunătăți percepția, planificarea mișcării și apucarea dexteră în sistemele robotice. Prin teorie, simulare și exerciții practice de codare, cursul ghidează cursanții de la controlul bazat pe percepție la învățarea politicilor end-to-end pentru sarcini de manipulare.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să aplice metode de învățare profundă pentru a permite manipularea robotică inteligentă, adaptabilă și precisă.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Dezvolta modele de percepție pentru recunoașterea obiectelor și estimarea poziției.
• Antrena rețele neuronale pentru detectarea apucării și planificarea mișcării.
• Integra module de învățare profundă cu controlere robotice folosind ROS 2.
• Simula și evalua strategii de apucare și manipulare în medii virtuale.
• Implementa și optimiza modele învățate pe brațe robotice reale sau simulate.

Formatul Cursului

• Prelegeri conduse de experți și analize algoritmice aprofundate.
• Exerciții practice de codare și simulare.
• Implementare și testare bazate pe proiecte.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată 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.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor avansați în robotică, integratorilor de sisteme și liderilor de automatizare care doresc să implementeze percepție, planificare și control bazate pe AI în mediile de fabricație inteligentă.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă și să aplice tehnici 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

• Prezentare interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică 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 aranja.