Formare online Physical AI în România

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată participanților de nivel începător până la intermediar care doresc să exploreze aspectele etice, legale și de guvernanță ale dezvoltării AI Fizic.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă provocările etice asociate cu AI-ul Fizic.
• Să identifice cadrele cheie de guvernanță și reglementări.
• Să dezvolte strategii pentru dezvoltarea responsabilă a AI-ului.
• Să analizeze studii de caz ale dilemelor etice în implementarea AI-ului.

Acest training condus de un instructor, 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 IA centrate pe om în locurile de muncă moderne.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile Inteligentei Artificiale Fizice Centrate pe Om și aplicațiile acesteia.
• Exploreze rolul roboților colaborativi în îmbunătățirea productivității la locul de muncă.
• Identifice și abordeze provocările în interacțiunile om-mașină.
• Concepă 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.

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 aplicarea Physical AI în medii industriale, de la conceptualizare la implementare.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele de bază ale Physical AI și rolul său în inovația industrială.
• Să proiecteze și să simuleze sisteme fizice conduse de AI pentru producție și logistică.
• Să implementeze tehnologii Physical AI pentru a optimiza fluxurile de lucru și procesele.
• Să evalueze fezabilitatea și scalabilitatea aplicațiilor Physical AI.
• Să navigheze prin provocările integrării Physical AI în sistemele industriale existente.

Această instruire condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și aprofundeze expertiza în proiectarea, programarea și implementarea sistemelor autonome avansate.

La finalul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Proiecteze sisteme robotice avansate cu capabilități autonome.
• Implementeze modele de AI de ultimă oră pentru luarea de decizii și control.
• Integreze și optimizeze datele din senzori în timp real pentru o performanță îmbunătățită.
• Utilizeze instrumente avansate de simulare pentru testarea și validarea sistemelor.
• Abordeze provocări complexe în automatizare și implementare.

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.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat participanților de nivel începător care doresc să exploreze fundamentele AI Fizic, inclusiv componentele sale, procesul de dezvoltare și implementarea practică a mașinilor inteligente de bază.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile și aplicațiile potențiale ale AI Fizic.
• Să proiecteze și să realizeze prototipuri de sisteme robotice alimentate de AI.
• Să implementeze algoritmi AI de bază pentru percepția și luarea deciziilor mașinilor.
• Să navigheze și să utilizeze instrumente precum ROS pentru dezvoltarea robotică.
• Să integreze hardware și software pentru a construi mașini inteligente funcționale.