Robot Manipuláció és Fogás Mélytanulással Képzés

A mesterséges intelligencia (AI) a robotikában a gépi tanulást, a vezérlőrendszereket és az érzékelőfúziót ötvözi, hogy intelligens gépeket hozzon létre, amelyek képesek érzékelni, gondolkodni és autonóm módon cselekedni. Modern eszközök, mint például a ROS 2, a TensorFlow és az OpenCV segítségével a mérnökök ma már olyan robotokat tervezhetnek, amelyek intelligens módon navigálnak, terveznek és interakcióba lépnek a valós környezetekkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű mérnököknek szól, akik szeretnének AI-alapú robotrendszereket fejleszteni, betanítani és üzembe helyezni a jelenlegi nyílt forráskódú technológiák és keretrendszerek segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Python és ROS 2 használatával robotikus viselkedéseket építeni és szimulálni.
• Kalman- és részecskeszűrők implementálása lokalizáció és követés céljából.
• Számítógépes látástechnika alkalmazása OpenCV segítségével érzékelés és objektumdetektálás céljából.
• TensorFlow használata mozgás előrejelzéshez és tanulásalapú vezérléshez.
• SLAM (Egyidejű lokalizáció és térképkészítés) integrálása autonóm navigációhoz.
• Megerősítésalapú tanulási modellek fejlesztése a robotikus döntéshozatal javításához.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati implementáció ROS 2 és Python használatával.
• Gyakorlati feladatok szimulált és valós robotikus környezetekben.

Képzés testreszabási lehetőségei

Ha testreszabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszéléshez.

A ROS 2 (Robot Operating System 2) egy nyílt forráskódú keretrendszer, amelyet a komplex és skálázható robotikai alkalmazások fejlesztésének támogatására terveztek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű robotikai mérnökök és fejlesztők számára készült, akik autonóm navigációt és SLAM-et (Simultaneous Localization and Mapping) szeretnének implementálni ROS 2 használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• ROS 2 beállítása és konfigurálása autonóm navigációs alkalmazásokhoz.
• SLAM algoritmusok implementálása térképkészítéshez és lokalizációhoz.
• Érzékelők, például LiDAR és kamerák integrálása ROS 2-vel.
• Autonóm navigáció szimulálása és tesztelése Gazebo-ban.
• Navigációs stackek telepítése fizikai robotokon.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati feladatok ROS 2 eszközökkel és szimulációs környezetekkel.
• Élő laboratóriumi implementáció és tesztelés virtuális vagy fizikai robotokon.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Az OpenCV egy nyílt forráskódú számítógépes látókönyvtár, amely valós idejű képfeldolgozást tesz lehetővé, míg a TensorFlow és más deep learning keretrendszerek az intelligens észlelés és döntéshozatal eszközeit biztosítják a robotrendszerek számára.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű robotikamérnökök, számítógépes látás szakemberek és gépi tanulás mérnökök számára készült, akik számítógépes látási és deep learning technikákat szeretnének alkalmazni a robotikus észlelés és autonómia területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Számítógépes látási folyamatok implementálására az OpenCV segítségével.
• Deep learning modellek integrálására objektumdetektálás és felismerés céljából.
• Látásalapú adatok felhasználására robotikus irányítás és navigáció során.
• Klasszikus látóalgoritmusok összevonására mély neurális hálózatokkal.
• Számítógépes látórendszerek üzembe helyezésére beágyazott és robotikus platformokon.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati feladatok az OpenCV és TensorFlow használatával.
• Élő laborimplementáció szimulált vagy fizikai robotrendszereken.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A bot vagy chatbot olyan, mint egy számítógépes asszisztens, amelyet a felhasználói interakciók automatizálására használnak különböző üzenetküldő platformokon, hogy gyorsabban el lehessen végezni a feladatokat anélkül, hogy a felhasználóknak emberrel kellene beszélniük.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan kezdjenek neki egy bot fejlesztésének, miközben lépésről lépésre megismerik a minta chatbotok létrehozását botfejlesztési eszközök és keretrendszerek segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a botok különböző felhasználási lehetőségeit és alkalmazásait
• Megérteni a botok fejlesztésének teljes folyamatát
• Felfedezni a botok építéséhez használt különböző eszközöket és platformokat
• Létrehozni egy minta chatbotot a Facebook Messenger számára
• Létrehozni egy minta chatbotot a Microsoft Bot Framework segítségével

Célközönség

• Fejlesztők, akik saját botot szeretnének létrehozni

A kurzus formátuma

• Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorlati munka

Az Edge AI lehetővé teszi, hogy a mesterséges intelligencia modellek közvetlenül beágyazott vagy erőforráskorlátozott eszközökön fussanak, csökkentve a késleltetést és az energiafogyasztást, miközben növelik az autonómiát és az adatvédelmet a robotikai rendszerekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű beágyazott fejlesztők és robotikai mérnökök számára készült, akik gépi tanulási következtetési és optimalizálási technikákat szeretnének közvetlenül robotikai hardvereken implementálni TinyML és edge AI keretrendszerek segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megismerni a TinyML és edge AI alapjait a robotikában.
• AI modellek konvertálása és telepítése eszközön belüli következtetéshez.
• Modellek optimalizálása sebességre, méretre és energiahatékonyságra.
• Edge AI rendszerek integrálása a robotikai vezérlő architektúrákba.
• Teljesítmény és pontosság értékelése valós forgatókönyvekben.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati gyakorlatok TinyML és edge AI eszközláncok használatával.
• Gyakorlati feladatok beágyazott és robotikai hardver platformokon.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

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.

Az Ember-Robot Interakció (HRI): Hang, Gesztus és Együttműködésvezérlés egy gyakorlati oktatás, amely bemutatja a résztvevőknek az intuitív interfészek tervezését és megvalósítását az ember-robot kommunikációhoz. A képzés elméletet, tervezési elveket és programozási gyakorlatot ötvöz, hogy természetes és reagálóképes interakciós rendszereket építsen hang, gesztus és közös vezérlési technikák segítségével. A résztvevők megtanulják, hogyan integráljanak érzékelő modulokat, hogyan fejlesszenek multimodális beviteli rendszereket, és hogyan tervezzenek olyan robotokat, amelyek biztonságosan együttműködnek az emberekkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű résztvevőknek szól, akik olyan ember-robot interakciós rendszereket szeretnének tervezni és megvalósítani, amelyek növelik a használhatóságot, a biztonságot és a felhasználói élményt.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az ember-robot interakció alapjait és tervezési elveit.
• Hangalapú vezérlési és válaszmechanizmusokat fejleszteni robotok számára.
• Gesztusfelismerést megvalósítani számítógépes látástechnikák segítségével.
• Együttműködésvezérlési rendszereket tervezni a biztonságos és közös autonómia érdekében.
• HRI rendszereket értékelni a használhatóság, a biztonság és az emberi tényezők alapján.

A képzés formátuma

• Interaktív előadások és bemutatók.
• Gyakorlati kódolás és tervezési feladatok.
• Gyakorlati kísérletek szimulációs vagy valós robotkörnyezetekben.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Az Ipari Robotautomatizálás: ROS-PLC Integráció és Digitális Ikrek egy gyakorlati kurzus, amely az ipari automatizálást modern robotikai keretrendszerekkel köti össze. A résztvevők megtanulják, hogyan integrálják a ROS-alapú robotrendszereket PLC-kkel szinkronizált műveletekhez, és felfedezik a digitális ikerkörnyezeteket a gyártási folyamatok szimulálásához, monitorozásához és optimalizálásához. A kurzus kiemeli az interoperabilitást, a valós idejű vezérlést és a prediktív elemzést a fizikai rendszerek digitális másolatainak felhasználásával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik gyakorlati készségeket szeretnének szerezni a ROS által vezérelt robotok PLC-környezetekkel való összekapcsolásában, valamint a digitális ikrek alkalmazásában az automatizálás és a gyártás optimalizálása terén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a ROS és a PLC rendszerek közötti kommunikációs protokollokat.
• Valós idejű adatcserét megvalósítani a robotok és az ipari vezérlők között.
• Digitális ikreket fejleszteni a monitorozás, tesztelés és folyamatszimuláció céljából.
• Szenzorokat, aktuátorokat és robotkarokat integrálni az ipari munkafolyamatokba.
• Ipari automatizálási rendszereket tervezni és ellenőrizni hibrid szimulációs környezetek segítségével.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadások és architektúra bemutatók.
• Gyakorlati feladatok a ROS és a PLC rendszerek integrálásával.
• Szimuláció és digitális ikerprojekt megvalósítása.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

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.

A Többrobot-rendszerek és Rajintelligencia egy haladó szintű képzés, amely a biológiai rajviselkedésből inspirálódó robotcsapatok tervezését, koordinációját és irányítását vizsgálja. A résztvevők megtanulják, hogyan modellezhetik az interakciókat, hogyan valósíthatnak meg elosztott döntéshozatalt, és hogyan optimalizálhatják a több ügynök közötti együttműködést. A képzés elméletet és gyakorlati szimulációkat kombinál, hogy felkészítse a tanulókat a logisztika, védelem, keresés-mentés és autonóm felfedezés területén történő alkalmazásokra.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) haladó szintű szakembereknek szól, akik nyílt forráskódú keretrendszerek és algoritmusok segítségével szeretnének többrobot- és raj-alapú rendszereket tervezni, szimulálni és implementálni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a rajintelligencia és az együttműködő robotika alapelveit és dinamikáját.
• Kommunikációs és koordinációs stratégiákat tervezni többrobot-rendszerekhez.
• Elosztott döntéshozatali és konszenzus algoritmusokat implementálni.
• Kollektív viselkedéseket szimulálni, például formációvezérlést, rajzást és lefedést.
• Raj-alapú technikákat alkalmazni valós forgatókönyvekre és optimalizációs problémákra.

A képzés formátuma

• Haladó előadások algoritmusok részletes bemutatásával.
• Gyakorlati kódolás és szimuláció ROS 2-ben és Gazebóban.
• Együttműködési projekt a rajintelligencia elveinek alkalmazásával.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot.

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 helyszíni) középhaladó szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék fejleszteni készségeiket az intelligens robotrendszerek tervezésében, programozásában és üzembe helyezésében az automatizálás és azon túli területeken.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Physical AI alapelveit és alkalmazásait a robotikában és automatizálásban.
• Intelligens robotrendszereket tervezni és programozni dinamikus környezetekhez.
• AI modelleket implementálni a robotok autonóm döntéshozatalához.
• Szimulációs eszközöket használni a robotok teszteléséhez és optimalizálásához.
• Megbirkózni olyan kihívásokkal, mint az érzékelőkkel való adatfúzió, valós idejű feldolgozás és energiahatékonyság.

A Gyakorlati Gyors Prototípuskészítés Robotikához ROS 2 & Dockerrel egy gyakorlati alapú kurzus, amelynek célja, hogy segítse a fejlesztőket a robotikai alkalmazások hatékony felépítésében, tesztelésében és üzembe helyezésében. A résztvevők megtanulják, hogyan konténerizálják a robotikai környezeteket, integrálják a ROS 2 csomagokat, és hogyan készítsenek moduláris robotikai rendszereket Dockerrel a reprodukálhatóság és skálázhatóság érdekében. A kurzus az agilitásra, verziókövetésre és együttműködési gyakorlatokra helyezi a hangsúlyt, amelyek alkalmasak a korai fejlesztési és innovációs csapatok számára.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) kezdő és középhaladó szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék felgyorsítani a robotikai fejlesztési munkafolyamatokat ROS 2 és Docker használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• ROS 2 fejlesztői környezet beállítása Docker konténerekben.
• Robotikai prototípusok fejlesztése és tesztelése moduláris, reprodukálható környezetekben.
• Szimulációs eszközök használata a rendszer viselkedésének ellenőrzésére a hardveres üzembe helyezés előtt.
• Hatékony együttműködés konténerizált robotikai projektekben.
• Folyamatos integráció és üzembe helyezés alkalmazása robotikai folyamatokban.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadások és bemutatók.
• Gyakorlati feladatok ROS 2 és Docker környezetekkel.
• Mini-projektek valós robotikai alkalmazásokra fókuszálva.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A megerősítéses tanulás (RL) egy gépi tanulási paradigma, amelyben az ügynökök úgy tanulnak döntéseket hozni, hogy interakcióba lépnek egy környezettel. A robotikában az RL lehetővé teszi az autonóm rendszerek számára, hogy tapasztalatok és visszajelzések alapján adaptív irányítási és döntéshozatali képességeket fejlesszenek ki.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű gépi tanulási mérnökök, robotkutatók és fejlesztők számára készült, akik szeretnének megerősítéses tanulási algoritmusokat tervezni, implementálni és üzembe helyezni robotikai alkalmazásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a megerősítéses tanulás elveit és matematikáját.
• RL algoritmusok implementálása, mint például a Q-learning, DDPG és PPO.
• RL integrálása robotikai szimulációs környezetekkel az OpenAI Gym és a ROS 2 segítségével.
• Robotok betanítása komplex feladatok önálló elvégzésére próba-hiba módszerrel.
• A tanítási teljesítmény optimalizálása mélytanulási keretrendszerek, például a PyTorch segítségével.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati implementáció Python, PyTorch és OpenAI Gym használatával.
• Gyakorlati feladatok szimulált vagy fizikai robotikai környezetekben.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Egyéni képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Az Okos Robotika a mesterséges intelligencia integrálása a robotrendszerekbe a jobb érzékelés, döntéshozatal és autonóm irányítás érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű robotikamérnökök, rendszerintegrátorok és automatizálási vezetők számára készült, akik AI-alapú érzékelést, tervezést és irányítást szeretnének bevezetni az okos gyártási környezetekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni és alkalmazni az AI-technikákat a robotika érzékeléséhez és szenzorfúzióhoz.
• Mozgástervezési algoritmusokat fejleszteni együttműködő és ipari robotok számára.
• Tanulásalapú irányítási stratégiákat bevezetni valós idejű döntéshozatalhoz.
• Intelligens robotrendszereket integrálni az okos gyár munkafolyamataiba.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés Testreszabási Lehetőségei

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.