Smart Robotics in Manufacturing: AI for Perception, Planning, and Control Képzés

AI-powered predictive maintenance applies machine learning and data analytics to forecast equipment failures and optimize maintenance schedules. It transforms reactive maintenance models into proactive strategies, enabling better uptime, cost reduction, and asset longevity.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to implement AI-driven predictive maintenance solutions in industrial environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how predictive maintenance differs from reactive and preventive maintenance strategies.
• Collect and structure machine data for AI-powered analysis.
• Apply machine learning models to detect anomalies and predict failures.
• Implement end-to-end workflows from sensor data to actionable insights.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on exercises and case studies.
• Live demonstration and practical data workflows.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI for Process Optimization is the application of machine learning and data analytics to enhance efficiency, quality, and throughput in manufacturing operations.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level manufacturing professionals who wish to apply AI techniques to streamline operations, reduce downtime, and support continuous improvement initiatives.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand AI concepts relevant to manufacturing optimization.
• Collect and prepare production data for analysis.
• Apply machine learning models to identify bottlenecks and predict failures.
• Visualize and interpret results to support data-driven decisions.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI for Quality Control is the use of computer vision and machine learning techniques to identify defects, anomalies, and deviations in production processes.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level quality professionals who wish to apply AI tools to automate inspections and improve product quality in manufacturing environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how AI is applied in industrial quality control.
• Collect and label image or sensor data from production lines.
• Use machine learning and computer vision to detect defects.
• Develop simple AI models for anomaly detection and yield forecasting.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI in Supply Chain and Manufacturing Logistics is the application of predictive analytics, machine learning, and automation to optimize inventory, routing, and demand forecasting.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level supply chain professionals who wish to apply AI-driven tools to enhance logistics performance, forecast demand accurately, and automate warehouse and transport operations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how AI is applied across logistics and supply chain activities.
• Use machine learning models for demand forecasting and inventory control.
• Analyze routes and optimize transport using AI-based techniques.
• Automate decision-making in warehouses and fulfillment processes.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI in Smart Factories is the application of artificial intelligence to automate, monitor, and optimize industrial operations in real time.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level decision-makers and technical leads who wish to gain a strategic and practical introduction to how AI can be leveraged in smart factory environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the core principles of AI and machine learning.
• Identify key AI use cases in manufacturing and automation.
• Explore how AI supports predictive maintenance, quality control, and process optimization.
• Evaluate the steps involved in launching AI-driven initiatives.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Real-world case studies and group exercises.
• Strategic frameworks and implementation guidance.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI Use Case Implementation is a hands-on, project-driven approach to applying machine learning, computer vision, and data analytics to solve real-world industrial challenges using actual or simulated datasets.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level cross-functional teams who wish to collaboratively implement AI use cases aligned with their operational goals and gain experience working with industrial data pipelines.

By the end of this training, participants will be able to:

• Select and scope practical AI use cases from operations, quality, or maintenance.
• Work collaboratively across roles to develop machine learning solutions.
• Handle, clean, and analyze diverse industrial datasets.
• Present a working prototype of an AI-enabled solution based on a selected use case.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Group-based exercises and project work.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Az Azure Bot szolgáltatás egyesíti a Microsoft Bot Framework és az Azure funkciók hatalmát az intelligens robotok gyors fejlesztésének lehetővé tétele érdekében.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet könnyedén létrehozni egy intelligens robotot a Microsoft Azure

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megtanulják az intelligens robotok alapjait
• Megtanulják, hogyan lehet intelligens robotokat létrehozni felhőalkalmazások használatával
• Megértenek, hogyan lehet használni a Microsoft Bot Framework-t, a Bot Builder SDK-t, és a Azure Bot Service-t
• Megértenek, hogyan lehet robotokat tervezni robot minták használatával
• Fejlesztenek először egy intelligens robotot a Microsoft Azure segítségével

Közönség

• Fejlesztők
• Hobbisták
• Mérnökök
• IT szakemberek

A tantárgy formátuma

• Részt előadásból, részben vitából, gyakorlatokból és intenzív gyakorlati munkából

A bot vagy chatbot olyan, mint egy számítógépes asszisztens, amely automatizálja a felhasználói interakciókat különböző üzenetküldő platformokon, és gyorsabban intézi el a dolgokat anélkül, hogy a felhasználóknak beszélniük kellene egy másik emberrel.

Ezen az oktató által vezetett, élő tréningen a résztvevők megtanulják, hogyan kezdjenek hozzá egy bot fejlesztéséhez, miközben botfejlesztő eszközök és keretrendszerek segítségével csevegőbot-mintákat hoznak létre.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a botok különböző felhasználásait és alkalmazásait
• Ismerje meg a robotok fejlesztésének teljes folyamatát
• Fedezze fel a robotok építéséhez használt különféle eszközöket és platformokat
• Készítsen minta chatbotot a Facebook Messenger számára
• Készítsen minta chatbotot az Microsoft Bot Framework segítségével

Közönség

• Saját bot létrehozása iránt érdeklődő fejlesztők

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

Digital Twins are virtual replicas of physical systems enhanced by real-time data and AI-driven intelligence.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to build, deploy, and optimize digital twin models using real-time data and AI-based insights.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and components of digital twins.
• Use simulation tools to model complex systems and environments.
• Integrate real-time data streams into virtual models.
• Apply AI techniques for predictive behavior and anomaly detection.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Edge AI is the deployment of artificial intelligence models directly on devices and machines at the edge of the network, enabling real-time decision-making with minimal latency.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level embedded and IoT professionals who wish to deploy AI-powered logic and control systems in manufacturing environments where speed, reliability, and offline operation are critical.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and benefits of edge AI systems.
• Build and optimize AI models for deployment on embedded devices.
• Use tools like TensorFlow Lite and OpenVINO for low-latency inference.
• Integrate edge intelligence with sensors, actuators, and industrial protocols.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Industrial computer vision with AI is transforming how manufacturers and QA teams detect surface defects, verify part conformity, and automate visual inspection processes.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level QA teams, automation engineers, and developers who wish to design and implement computer vision systems for defect detection and inspection using AI techniques.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and components of industrial vision systems.
• Build AI models for visual defect detection using deep learning.
• Integrate real-time inspection pipelines with industrial cameras and devices.
• Deploy and optimize AI-powered inspection systems for production environments.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a mérnököknek szól, akik szeretnének megismerni a mesterséges intelligencia mechatronikai rendszerekben való alkalmazhatóságát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Szerezzen áttekintést a mesterséges intelligenciáról, a gépi tanulásról és a számítási intelligenciáról.
• Ismerje a neurális hálózatok fogalmait és a különböző tanulási módszereket.
• Hatékonyan válasszon mesterséges intelligencia-megközelítéseket valós problémákra.
• AI-alkalmazások megvalósítása a mechatronikai tervezésben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű résztvevőknek szól, akik szeretnék fejleszteni készségeiket az automatizálási és azon túli intelligens robotrendszerek tervezésében, programozásában és telepítésében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Physical AI alapelveit és alkalmazásait a robotikában és az automatizálásban.
• Intelligens robotrendszerek tervezése és programozása dinamikus környezetekhez.
• Alkalmazzon mesterséges intelligencia modelleket az autonóm döntéshozatalhoz robotokban.
• Használja ki a szimulációs eszközöket a robotizált teszteléshez és optimalizáláshoz.
• Olyan kihívások kezelése, mint az érzékelőfúzió, a valós idejű feldolgozás és az energiahatékonyság.

Az intelligens robot egy olyan Artificial Intelligence (AI) rendszer, amely képes tanulni a környezetéből és tapasztalataiból, és e tudáson alapuló képességeire építeni. Smart Robots tud együttműködni az emberekkel, velük együtt dolgozni, és tanulni viselkedésükből. Ráadásul nemcsak fizikai munkára, hanem kognitív feladatokra is képesek. A fizikai robotok mellett a Smart Robots lehet pusztán szoftver alapú is, amely a számítógépben, mint szoftveralkalmazásban található, és nincs mozgó alkatrész, vagy fizikai interakció a világgal.

Ezen az oktató által vezetett, élő tréningen a résztvevők megtanulják a különböző technológiákat, keretrendszereket és technikákat a különböző típusú mechanikusok programozására Smart Robots, majd ezt a tudást alkalmazzák saját Smart Robot projektjeik megvalósításához.

A kurzus 4 részre oszlik, mindegyik háromnapos előadásokból, beszélgetésekből és gyakorlati robotfejlesztésből áll, élő laborkörnyezetben. Minden szekció gyakorlati gyakorlati projekttel zárul, hogy a résztvevők gyakorolhassák és bemutathassák megszerzett tudásukat.

A kurzus célhardverét 3D-ben szimulálják szimulációs szoftver segítségével. A ROS (Robot Operating System) nyílt forráskódú keretrendszer, C++ és Python lesz a robotok programozása.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a robottechnológiában használt kulcsfogalmakat
• A szoftver és a hardver közötti interakció megértése és kezelése egy robotrendszerben
• A Smart Robots alapját képező szoftverösszetevők megértése és megvalósítása
• Szimulált mechanikus intelligens robot létrehozása és működtetése, amely képes látni, érzékelni, feldolgozni, megragadni, navigálni, és hangon keresztül kölcsönhatásba lépni velük
• Bővítse az intelligens robotok képességét összetett feladatok elvégzésére a Deep Learning segítségével
• Teszteljen és hárítson el egy intelligens robotot valósághű forgatókönyvek szerint

Közönség

• Fejlesztők
• Mérnökök

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

Jegyzet

• A tanfolyam bármely részének testreszabásához (programozási nyelv, robotmodell stb.) kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy megbeszéljük.