Online Physical AI Training in Magyarország

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű résztvevőknek szól, akik szeretnék felfedezni a Physical AI fejlesztés etikai, jogi és irányítási vonatkozásait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Physical AI-hez kapcsolódó etikai kihívásokat.
• Határozza meg a legfontosabb irányítási kereteket és szabályozásokat.
• Stratégiák kidolgozása a felelős AI-fejlesztéshez.
• Esettanulmányok elemzése az AI bevezetésének etikai dilemmáiról.

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Human-Centric Physical AI alapelveit és alkalmazásait.
• Fedezze fel az együttműködő robotok szerepét a munkahelyi termelékenység növelésében.
• Az ember-gép interakciók kihívásainak azonosítása és kezelése.
• Tervezzen munkafolyamatokat, amelyek optimalizálják az emberek és a mesterséges intelligencia által vezérelt rendszerek közötti együttműködést.
• Az innováció és az alkalmazkodóképesség kultúrájának előmozdítása az MI-be integrált munkahelyeken.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű résztvevőknek szól, akik szeretnék felfedezni a Physical AI alkalmazását ipari környezetben, a koncepcióalkotástól a megvalósításig.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Physical AI alapfogalmait és szerepét az ipari innovációban.
• Tervezze és szimulálja a mesterséges intelligencia által vezérelt fizikai rendszereket a gyártáshoz és a logisztikához.
• Alkalmazzon Physical AI technológiákat a munkafolyamatok és folyamatok optimalizálására.
• Értékelje a Physical AI alkalmazások megvalósíthatóságát és méretezhetőségét.
• Kerülje el a Physical AI meglévő ipari rendszerekbe való integrálásának kihívásait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elmélyíteni szakértelmüket a fejlett autonóm rendszerek tervezésében, programozásában és telepítésében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fejlett robotrendszerek tervezése autonóm képességekkel.
• Valósítson meg élvonalbeli AI-modelleket a döntéshozatalhoz és az irányításhoz.
• Integrálja és optimalizálja a valós idejű szenzoradatokat a jobb teljesítmény érdekében.
• Használjon fejlett szimulációs eszközöket a rendszer teszteléséhez és érvényesítéséhez.
• Az automatizálás és az üzembe helyezés összetett kihívásainak kezelése.

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azon kezdő szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék felfedezni a Physical AI alapjait, beleértve az összetevőit, a fejlesztési folyamatot és az alapvető intelligens gépek gyakorlati megvalósítását. .

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Physical AI alapelveit és lehetséges alkalmazásait.
• Egyszerű, mesterséges intelligenciával hajtott robotrendszerek tervezése és prototípusa.
• Valósítson meg alapvető mesterséges intelligencia-algoritmusokat a gépi észleléshez és döntéshozatalhoz.
• Navigáljon és használjon olyan eszközöket, mint a ROS a robotika fejlesztéséhez.
• Integráljon hardvert és szoftvert funkcionális intelligens gépek felépítéséhez.