Multimodális MI a robotikában 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 képzés a Magyarország témában lefedi a ROS-PLC integrációt és a digitális ikereket az ipari automatizálás területén. Tanulja meg, hogyan szinkronizálja a robotikai rendszereket PLC-kkel, hogyan fejlesszen digitális másolatokat szimulációhoz, és hogyan optimalizálja a gyártási folyamatokat valós idejű adattérkezeléssel és haladó figyelési technikákkal.

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.

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.

Haladó szintű képzés Magyarország témakörben a robotmanipuláció mélytanulási alkalmazásairól. Ismerje meg az érzékelést, a fogástervezést és a vezérlést neuronális hálózatok és ROS 2 segítségével. A szimulációs gyakorlati feladatok felkészítik Önt, hogy hatékonyan telepíthesse az intelligens, alkalmazkodó fogási megoldásokat valódi robotkarokon.