Physical AI oktatás Magyarország

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy előadótermi) keretében célja, hogy a kezdőtől az középhöz tartozó résztvevők is megismerhessék a Fizikai AI fejlesztésének etikai, jogi és kormányzati aspektusait.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetik a Fizikai AI-hez kapcsolódó etikai kihívásokat.
• Megismerik a kormányzati keretrendszereket és szabályozásokat.
• Fejlesztenek stratégiákat az AI felelős fejlesztéséhez.
• Elemeznek esettanulmányokat az AI bevezetése során felmerülő etikai dilemmákról.

Ez az oktatóvezetésű, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középszerű résztvevőknek szól, akik meg akarnák tanulmányozni a kollaboratív robotok (cobots) és más emberközpontú AI rendszerek szerepét a modern munkahelyeken.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik az Emberközpontú Fizikai AI alapelvét és alkalmazásait.
• Megvizsgálják a kollaboratív robotok szerepét a munkahelyi termelékenység növelésében.
• Az ember-gép interakciók kihívásait azonosítják és kezelik.
• Munkafolyamatokat terveznek, amely optimalizálja az emberek és AI-hajtó rendszerek közötti együttműködést.
• Innovációs és adaptív kultúrát támogatnak az AI-integrált munkahelyeken.

Ez az oktatóvezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak a közepes szintű résztvevőknek szól, akik az ipari környezetben a Physical AI alkalmazását szeretnék megismerni a koncepciótól a végrehajtásig.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Physical AI alapfogalmainakat és szerepkörét az ipari innovációban.
• Tervezni és szimulálni AI-vezérelt fizikai rendszereket a gyártáshoz és a logisztikához.
• Implementálni a Physical AI technológiákat a munkafolyamatok és folyamatok optimalizálására.
• Megítélni a Physical AI alkalmazások valósíthatósságát és skalázhatóságát.
• Kihívásokkal szembenézni a Physical AI integrálásánál a már létező ipari rendszerekbe.

Ez az oktatóvezetett élő tréning Magyarország (online vagy helyszíni) olyan előrehaladott szakembereket céloz meg, akik mélyíteni szeretnék szakértelemüket az előrehaladott autonóm rendszerek tervezésében, programozásában és telepítésében.

A tréning végén a résztvevők képesek lesznek:

• Autonóm képességekkel rendelkező előrehaladott robotrendszereket tervezni.
• Előrehaladott AI-modelleket valósítani döntéshozatal és irányítás céljából.
• Valós idejű szenzoradatok integrálását és optimalizálását javított teljesítményért.
• Előrehaladott szimulációs eszközöket használni a rendszer teszteléséhez és validálásához.
• Automatizálás és telepítés során fellépő komplex problémákat kezelni.

Ez az oktatóvezetett, élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszíni) olyan középfokú résztvevőknek szánva, akik szeretnék fejleszteni az intelligens robotrendszerek tervezésének, programozásának és telepítésének készségeit automatizálási és egyéb célokra.

A tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Fizikai AI alapelveit és alkalmazásait a robotika és automatizálás területén.
• Intelligens robotrendszerek tervezése és programozása dinamikus környezetekben.
• AI-modellek implementálása robotteknél az önálló döntéshozatalhoz.
• Szimulációs eszközök használata robotteszteléshez és optimalizáláshoz.
• Kihívások kezelése, mint a szenzoros összevonás, valós idejű feldolgozás és energiahatékonyság.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) kezdő szintű résztvevőknek szól, akik kíváncsiak a Physical AI alapjaira, beleértve a komponenseket, a fejlesztési folyamatot és az intelligens gépek gyakorlati megvalósítására.

E képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik a Physical AI alapelveit és potenciális alkalmazásait.
• Egyszerű, AI-vezérelt robottechnikai rendszerek tervezése és prototípusa készítése.
• Alapvető AI algoritmusok alkalmazása gépi érzékelésre és döntéshozatalra.
• A robotikai fejlesztéshez használt eszközök, mint a ROS, használatának megismerése.
• Hardver és szoftver integrálása működőképes intelligens gépek létrehozásához.