Cursuri de pregatire Smart Robotics in Manufacturing: AI for Perception, Planning, and Control

AI-powered predictive maintenance applies machine learning and data analytics to forecast equipment failures and optimize maintenance schedules. It transforms reactive maintenance models into proactive strategies, enabling better uptime, cost reduction, and asset longevity.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to implement AI-driven predictive maintenance solutions in industrial environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how predictive maintenance differs from reactive and preventive maintenance strategies.
• Collect and structure machine data for AI-powered analysis.
• Apply machine learning models to detect anomalies and predict failures.
• Implement end-to-end workflows from sensor data to actionable insights.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on exercises and case studies.
• Live demonstration and practical data workflows.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI for Process Optimization is the application of machine learning and data analytics to enhance efficiency, quality, and throughput in manufacturing operations.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level manufacturing professionals who wish to apply AI techniques to streamline operations, reduce downtime, and support continuous improvement initiatives.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand AI concepts relevant to manufacturing optimization.
• Collect and prepare production data for analysis.
• Apply machine learning models to identify bottlenecks and predict failures.
• Visualize and interpret results to support data-driven decisions.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI for Quality Control is the use of computer vision and machine learning techniques to identify defects, anomalies, and deviations in production processes.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level quality professionals who wish to apply AI tools to automate inspections and improve product quality in manufacturing environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how AI is applied in industrial quality control.
• Collect and label image or sensor data from production lines.
• Use machine learning and computer vision to detect defects.
• Develop simple AI models for anomaly detection and yield forecasting.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI in Supply Chain and Manufacturing Logistics is the application of predictive analytics, machine learning, and automation to optimize inventory, routing, and demand forecasting.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level supply chain professionals who wish to apply AI-driven tools to enhance logistics performance, forecast demand accurately, and automate warehouse and transport operations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how AI is applied across logistics and supply chain activities.
• Use machine learning models for demand forecasting and inventory control.
• Analyze routes and optimize transport using AI-based techniques.
• Automate decision-making in warehouses and fulfillment processes.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI in Smart Factories is the application of artificial intelligence to automate, monitor, and optimize industrial operations in real time.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level decision-makers and technical leads who wish to gain a strategic and practical introduction to how AI can be leveraged in smart factory environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the core principles of AI and machine learning.
• Identify key AI use cases in manufacturing and automation.
• Explore how AI supports predictive maintenance, quality control, and process optimization.
• Evaluate the steps involved in launching AI-driven initiatives.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Real-world case studies and group exercises.
• Strategic frameworks and implementation guidance.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI Use Case Implementation is a hands-on, project-driven approach to applying machine learning, computer vision, and data analytics to solve real-world industrial challenges using actual or simulated datasets.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level cross-functional teams who wish to collaboratively implement AI use cases aligned with their operational goals and gain experience working with industrial data pipelines.

By the end of this training, participants will be able to:

• Select and scope practical AI use cases from operations, quality, or maintenance.
• Work collaboratively across roles to develop machine learning solutions.
• Handle, clean, and analyze diverse industrial datasets.
• Present a working prototype of an AI-enabled solution based on a selected use case.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Group-based exercises and project work.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Serviciul Azure Bot combină puterea funcțiilor Microsoft Bot Framework și Azure pentru a permite dezvoltarea rapidă a robotilor inteligenți.

În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța cum să creeze cu ușurință un bot inteligent folosind Microsoft Azure

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentalele robotelor inteligențe
• Știe cum să creeze roboteluri inteligenți folosind aplicații cloud
• Comprende modul de utilizare al funcțiilor Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK și serviciului Azure Bot
• Înțelege cum să proiecteze roboteluri folosind modele de bot
• Să dezvolte primul lor bot inteligent folosind Microsoft Azure

Public

• Dezvoltatori
• Hobbyiști
• Ingineri
• Profesioniști IT

Formatul cursului

• Poziții de predare, discuții, exerciții și practică intensivă

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

Digital Twins are virtual replicas of physical systems enhanced by real-time data and AI-driven intelligence.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to build, deploy, and optimize digital twin models using real-time data and AI-based insights.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and components of digital twins.
• Use simulation tools to model complex systems and environments.
• Integrate real-time data streams into virtual models.
• Apply AI techniques for predictive behavior and anomaly detection.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Edge AI is the deployment of artificial intelligence models directly on devices and machines at the edge of the network, enabling real-time decision-making with minimal latency.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level embedded and IoT professionals who wish to deploy AI-powered logic and control systems in manufacturing environments where speed, reliability, and offline operation are critical.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and benefits of edge AI systems.
• Build and optimize AI models for deployment on embedded devices.
• Use tools like TensorFlow Lite and OpenVINO for low-latency inference.
• Integrate edge intelligence with sensors, actuators, and industrial protocols.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Industrial computer vision with AI is transforming how manufacturers and QA teams detect surface defects, verify part conformity, and automate visual inspection processes.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level QA teams, automation engineers, and developers who wish to design and implement computer vision systems for defect detection and inspection using AI techniques.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and components of industrial vision systems.
• Build AI models for visual defect detection using deep learning.
• Integrate real-time inspection pipelines with industrial cameras and devices.
• Deploy and optimize AI-powered inspection systems for production environments.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează inginerilor care doresc să învețe despre aplicabilitatea inteligenței artificiale la sistemele mecatronice.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Obțină o imagine de ansamblu asupra inteligenței artificiale, învățării automate și inteligenței computaționale.
• Să înțeleagă conceptele de rețele neuronale și diferite metode de învățare.
• Să aleagă eficient abordări de inteligență artificială pentru probleme din viața reală.
• Să implementeze aplicații AI în ingineria mecatronică.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează participanților de nivel mediu care doresc să își îmbunătățească abilitățile în proiectarea, programarea și implementarea sistemelor robotice inteligente pentru automatizare și nu numai.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

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

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.