Ipari robotika automatizálása: ROS-PLC integráció és digitális ikrek Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszínen) középszintű résztvevőknek szól, akik szeretnék megismerni az együttműködő robotok (cobotok) és más emberközpontú MI rendszerek szerepét a modern munkahelyeken.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Emberközpontú Fizikai MI alapelveit és alkalmazásait.
• Felfedezni az együttműködő robotok szerepét a munkahelyi termelékenység növelésében.
• Azonosítani és kezelni a humán-gépi interakciók kihívásait.
• Munkafolyamatok tervezése, amelyek optimalizálják az emberek és az MI által vezérelt rendszerek közötti együttműködést.
• Az innováció és az alkalmazkodóképesség kultúrájának előmozdítása az MI integrált munkahelyeken.

Ez a gyakorlati HRI tanfolyam Magyarország a hangra, a gesztusokra és a közös irányításra fókuszál. Tanulja meg, hogyan építsen intuitív, több módos felületeket a biztonságos emberróbot-együttműködéshez, összpontosítva a gyakorlati tervezési elvekre, a felismerésre, a gesztusfelismerésre és a megosztott autonómiára, a felhasználhatóság és a biztonság javítása érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élőben folytatott képzés Magyarország-ban (online vagy helyszínen) azoknak a mérnököknek szól, akik szeretnének megismerkedni a mesterséges intelligencia alkalmazhatóságával a mechatronikai rendszerekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Áttekintést szerezni a mesterséges intelligenciáról, a gépi tanulásról és a számítási intelligenciáról.
• Megérteni a neurális hálózatok és a különböző tanulási módszerek fogalmait.
• Hatékonyan kiválasztani a mesterséges intelligencia megközelítéseket valós problémák megoldására.
• AI alkalmazásokat implementálni a mechatronikai mérnöki területen.

Haladó szintű képzés Magyarország témakörben, amely a többrobotos rendszerek tervezését és koordinációját tárgyalja. A résztvevők megtanulják a csomagszemléletesség modelljét, a decentralizált döntéshozatal implementálását, valamint az ügynökök közötti együttműködés optimalizálását ROS 2 és Gazebo használata révén, valós alkalmazásokra fókuszálva.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) haladó szintű robotikai mérnökök és MI kutatók számára készült, akik szeretnék kihasználni a multimodális MI-t különböző érzékelési adatok integrálására, hogy olyan robotokat hozzanak létre, amelyek képesek látni, hallani és érezni, és így önállóbbak és hatékonyabbak legyenek.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Multimodális érzékelést implementálni robotrendszerekben.
• MI algoritmusokat fejleszteni az érzékelőadatok összevonására és döntéshozatalra.
• Olyan robotokat létrehozni, amelyek komplex feladatokat tudnak végrehajtani dinamikus környezetekben.
• Megbirkózni a valós idejű adatfeldolgozás és végrehajtás kihívásaival.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középhaladó szintű automatizálási mérnökök és vezérlőrendszer-tervezők számára készült, akik Omron PLC-k segítségével szeretnének mozgásvezérlési megoldásokat implementálni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a mozgásvezérlés alapvető fogalmait és azok alkalmazásait.
• Konfigurálni a mozgásvezérlő hardvereket és szoftvereket a Sysmac Studio-ban.
• Programozni és optimalizálni egy- és többtengelyes mozgásvezérlést.
• Koordinált mozgásstratégiákat implementálni, beleértve az interpolációt és szinkronizációt.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) automatizálási mérnökök és vezérlőrendszer-tervezők számára készült, akik az Omron Sysmac rendszereket szeretnék konfigurálni, programozni és üzembe helyezni, beleértve az NJ/NX vezérlőket, EtherCAT hálózatokat, G5/1S/1SA szervómeghajtókat, NA sorozatú HMI-ket és NX biztonsági hardvereket.

Ez a Magyarország témájú, trénere vezette, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladottságú résztvevőknek címezett, akik fejlesztenének tervezés, programozás és intelligens robotrendszerek bevezetés terén az automatizáláson túli alkalmazásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Fizikai AI alapelveinek és a robotikai és automatizálási alkalmazásainak megértése.
• Intelligens robotrendszerek tervezése és programozása dinamikus környezetekhez.
• AI modellek bevezetése robotok önellátó döntéshozatalához.
• Szimulációs eszközök kihasználása robotikai tesztekhez és optimalizáláshoz.
• Kihívások kezelése, mint például szenzor-fúzió, valós idejű feldolgozás és energiahatékonyság.