Physical AI oktatás Magyarország

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék megismerni a fizikai AI fejlesztésének etikai, jogi és irányítási aspektusait.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a fizikai AI-val kapcsolatos etikai kihívásokat.
• Azonosítani a legfontosabb irányítási keretrendszereket és szabályozásokat.
• Stratégiákat kidolgozni a felelős AI fejlesztés érdekében.
• Esettanulmányokat elemzni az AI üzembe helyezésének etikai dilemmáiról.

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Emberközpontú Fizikai MI alapelveit és alkalmazásait.
• Felfedezni az együttműködő robotok szerepét a munkahelyi hatékonyság növelésében.
• Azonosítani és kezelni a humán-gép interakciók kihívásait.
• Olyan munkafolyamatokat tervezni, amelyek optimalizálják az emberek és az MI által vezérelt rendszerek közötti együttműködést.
• Innovációra és alkalmazkodóképességre ösztönző kultúrát elősegíteni az MI integrált munkahelyeken.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középhaladó szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék megismerni a Fizikai MI ipari környezetben való alkalmazását, az elmélettől a megvalósításig.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Fizikai MI alapvető fogalmait és szerepét az ipari innovációban.
• Tervezni és szimulálni MI által hajtott fizikai rendszereket a gyártás és logisztika területén.
• Fizikai MI technológiákat implementálni a munkafolyamatok és folyamatok optimalizálására.
• Felmérni a Fizikai MI alkalmazások megvalósíthatóságát és skálázhatóságát.
• Kezelni a kihívásokat a Fizikai MI integrálásában a meglévő ipari rendszerekbe.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország (online vagy helyszínen) haladó szintű szakembereknek szól, akik mélyíteni szeretnék szaktudásukat a haladó autonóm rendszerek tervezésében, programozásában és üzembe helyezésében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Haladó robotrendszereket tervezni autonóm képességekkel.
• Újgenerációs mesterséges intelligencia modelleket implementálni döntéshozatal és irányítás céljából.
• Valós idejű szenzoradatokat integrálni és optimalizálni a teljesítmény javítása érdekében.
• Haladó szimulációs eszközöket használni rendszerteszteléshez és validáláshoz.
• Összetett kihívások kezelésére az automatizálás és üzembe helyezés területén.

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) kezdő szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék megismerni a Physical AI alapjait, beleértve annak összetevőit, fejlesztési folyamatát, valamint az alapvető intelligens gépek gyakorlati megvalósítását.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Physical AI elveit és lehetséges alkalmazásait.
• Egyszerű, mesterséges intelligenciával működő robotrendszereket tervezni és prototípusokat készíteni.
• Alapvető AI-algoritmusokat implementálni a gépi érzékelés és döntéshozatal érdekében.
• A ROS (Robot Operating System) eszközök használata és navigálása a robotika fejlesztésében.
• Hardvert és szoftvert integrálni funkcionális intelligens gépek építéséhez.