Curs de pregatire TinyML pentru sisteme autonome și robotică

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.

Acest curs practic de HRI în România acoperă interacțiunea vocală, recunoașterea gesturilor și controlul colaborativ. Vei învăța să construiești interfețe intuitive și multimodale pentru o colaborare sigură între oameni și roboți, cu accent pe principiile practice de design, recunoașterea vocilor, detectarea gesturilor și autonomia partajată pentru a îmbunătăți usabilitatea și siguranța.

Acest training practic în România acoperă integrarea ROS-PLC și gemenii digitale pentru automatizarea industrială. Învață să sincronizezi sistemele robotice cu PLC-urile, să dezvolți replici digitale pentru simulare și să optimizezi fluxurile de producție prin schimbul de date în timp real și tehnici avansate de monitorizare.

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.

Un training avansat în România care acoperă designul și coordonarea sistemelor multi-robot. Vei învăța să modelezi swarm intelligence, să implementezi luarea de decizii distribuită și să optimizezi colaborarea între agenți, folosind simulări practice în ROS 2 și Gazebo pentru aplicații în lumea reală.

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.

Acest training live, condus de un instructor, în România (online sau onsite), este destinat participanților de nivel intermediar care doresc să își îmbunătățească abilitățile în proiectarea, programarea și implementarea sistemelor robotice inteligente pentru automatizare și nu doar pentru aceasta.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

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

Acest training practic, condus de un instructor în România, acoperă prototiparea rapidă pentru robotică utilizând ROS 2 și Docker. Participanții învață să construiască, să testeze și să deploy-eze sisteme robotice modulare eficient, dobândind abilități hands-on în containerizare, simulare și version control pentru o dezvoltare scalabilă.