Εισαγωγή στην Τεχνητή Νοημοσύνη στους Ευφυείς Εργοστάσια και την Βιομηχανική Αυτομάτωση Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου μηχανικούς και τεχνικούς που επιθυμούν να κατακτήσουν τις βασικές αρχές των AB PLC και να τις εφαρμόσουν σε σενάρια παραγωγής πραγματικού κόσμου.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανόηση του ρόλου και των εφαρμογών των AB PLC στη μεταποιητική βιομηχανία.
• Προγραμματίστε τα AB PLC χρησιμοποιώντας το RSLogix 5000/Studio 5000.
• Αντιμετωπίστε κοινά προβλήματα και πραγματοποιήστε συντήρηση σε συστήματα PLC.
• Σχεδιάστε και εφαρμόστε ένα σύστημα ελεγχόμενο από PLC για μια διαδικασία παραγωγής.
• Επίδειξη επάρκειας στον προγραμματισμό PLC μέσω ενός πρακτικού έργου.

Η πρόληψη εγκατεστώτων υποστηριζόμενη από την AI χρησιμοποίησε μηχανική μάθηση και ανάλυση δεδομένων για να προβλέψει τους λόγους μη εργασίας και να βελτιώσει τους ορόσκοπους διατήρησης. Μετατρέπει τις προσεχείς μονάδες διατήρησης σε προληπτικές στρατηγικές, επιτρέποντας καλύτερη χρήση, μείωση του κόστους και αυξημένη διάρκεια ζωής.

Αυτή η εκπαίδευση υποδείγματος (διαθέσιμη μέσω του διαδικτύου ή στο πλάι) στοχεύει σε επιμήκη επαγγελματίες που επιθυμούν να εφαρμόσουν λύσεις προληπτικής διατήρησης υποστηριζόμενων από AI σε βιομηχανικά περιβάλλοντα.

Τέλος της εκπαιδευτικής, οι μετέχοντες θα μπορούν να:

• Υποστηρίξουν πώς διαφέρει η πρόληψη από τις προσεχείς και προληπτικές στρατηγικές διατήρησης.
• Συλλέξουν και ρύθμισαν τα δεδομένα μηχανής για ανάλυση βελτιωμένης με AI.
• Εφαρμόσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για τη ανίχνευση παραξεναγωγών και τη πρόβλεψη λόγου μη εργασίας.
• Εφαρμόζουν σχέδια από το δείκτη μέχρι τις πράξεις αποφάσεων.

Σχήμα εκπαιδευτικής:

• Διαλεγμένη λекτική και συζήτηση.
• Κατανεμήματα χειρός και περίπτωση εξέτασης.
• Τυχαίο δείγμα και πράξη συνδέσεων δεδομένων.

Επιλογές προσαρμογής της εκπαιδευτικής:

• Για μία προσωποθετημένη εκπαίδευση γι' αυτή την εκπαιδευτική, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

AI για την οικονομία προцέσων είναι η εφαρµογή μηχανικής µάθησης και ανάλυσης δεδοµένων για τη βελτίωση της απόδοσης, ποιότητας και ηχείος στις εργοστάσια.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την ηγεσία εκπαιδευτή (δια διαδίκτου ή σε κάθετο πλατφόρµα) απευθύνεται σε επισηµάντες εργοστασιακούς επαγγελµατίες οι οποίοι επιθυµούν να εφαρµόσουν τεχνητή νοηµοσύνη για να ρυθµίσουν τις λειτουργίες, να µειώσουν το πάγωµα και να υποστηρίξουν τις ειδικές πρωτοβουλίες βελτίωσης.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συµµετέχοντες θα µπορούν να:

• Κατανοήσουν τα αρχέγονα µηχανικών πρότυπων όσον αφορά σε βελτίωση εργοστασίων.
• Συµβάλουν και µετασχηµατίζουν παραγωγικά δεδοµένα για ανάλυση.
• Εφαρµόζουν µοντέλα µηχανικής µάθησης για να υποδείξουν απώθηση και να προβλέψουν αποτυχή.
• Καταγράφουν και ερµηνεύουν τα αποτελέσµατα για να υποστηρίξουν αποφάσεις βασισµένες σε δεδοµένα.

Σχήµα εκπαίδευσης

• Διαλεγµατική λέξη και συζήτηση.
• Πολλά ασκήµατα και πρακτική.
• Εφαρµογή χέρι σε µία περιβάλλον ελεύθερου labora.

Προτιμήσεις Προσαρµογής της Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθεί ένα προσαρµογέα εκπαιδευτή για αυτή την εκπαίδευση, διαβεβαιώστε µας να καταρτίσετε.

Η χρήση των επιστημών της επιστήμης των μηχανών και της υπολογιστικής οπτικής για να ανακαλύψουν παρανόμες, ανωμαλίες και διαφορές σε διεργασίες παραγωγής ονομάζεται AI για έλεγχο ποιότητας.

Αυτή η εκπαιδευτική καθοδήγηση (διαδικτύου ή σε υπόλοιπο τόπο) είναι για αρχάριους μέχρι εξειδικευμένους επαγγελματίες ποιότητας που θέλουν να χρησιμοποιήσουν εργαλεία AI για τη αυτομάτιση των έλεγχων και τη βελτίωση της ποιότητας των προϊόντων σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Υπολογίζουν πώς εφαρμόζεται η AI στην αιθήρια διαχείρισης της ποιότητας.
• Συλλέγουν και ετικετάρουν δεδομένα εικόνων ή αισθητήρων από γραμμές παραγωγής.
• Χρησιμοποιεί τις μηχανικές μάθηση και υπολογιστική οπτική για να ανακαλύψουν παρανόμες.
• Εξελίσσουν απλά μοντέλα AI για την εντοπισή διαφορών και πρόβλεψης αποδοχής.

Σχήμα του Μαθήματος

• Διακριτή συζήτηση και διάλεξη.
• Πολλά πρόβλημα και πράξεις.
• Χέρι-μετάχειρ εφαρμογή σε μία περιβάλλον χρήσης γραμμής.

Προθέσεις Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, καλέστε μας για να ορίσετε.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) στη Συνεκτική Αλυσίδα και τη Λογιστική Παραγωγής είναι η εφαρμογή προβλέψεων, μηχανικής μάθησης και αυτομάτων συστημάτων για τη βελτίωση του εφόδισμα, την διαχείριση μετακινήσεων και το πρόγνωση ζήτησης.

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη, η οποία γίνεται με σύμβαση (online ή onsite), απευθύνεται σε προς το μέσο επίπεδο ειδικούς στη λογιστική, οι οποίοι θέλουν να χρησιμοποιήσουν εργαλεία βασισμένα στη Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) για τη βελτίωση της λειτουργίας της λογιστικής, ακριβές πρόγνωση ζήτησης και αυτομάτη διαχείριση σκεπασμένων χώρων και μεταφορών.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να καταλάβουν πώς εφαρμόζεται η Τεχνητή Νοημοσύνη σε διάφορες δραστηριότητες λογιστικής και συνεκτικής αλυσίδας.
• Να χρησιμοποιούν μοντέλα μηχανικής μάθησης για πρόγνωση ζήτησης και ελεγχών αποθέματος.
• Να αναλύουν διαδρομές και να βελτιστοποιούν τη μετακίνηση χρησιμοποιώντας τεχνικές ΤΝ.
• Να αυτοματοποιούν τη λήψη αποφάσεων σε σκεπασμένους χώρους και διαδικασίες πλήρωσης.

Μορφή του Κουρσού

• Ενεργός λόγος και συζήτηση.
• Πολλά ασκήματα και πρακτική εφαρμογή.
• Εφαρμογή χειρονομίων σε ζωντανό laboraτorio περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής Κουρσού

• Για να αιτηθείτε μια προσαρμογμένη εκπαίδευση γι' αυτό το κούρσο, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας.

Η εφαρμογή της AI Use Case είναι μια πρακτική, σχεδιασμός-βασική προσέγγιση για τη χρήση μηχανικής ανάλυσης δεδομένων, επιστήμης υπολογιστών και οπτικής ψηφιοποίησης για τη λύση πραγματικών αγαθών ευθυγράμμισης βιομηχανικών προβλημάτων με χρήση πραγματικών ή εμφυσημένων σημειωμάτων δεδομένων.

Αυτή η παρόχης-σεμιναρίου, ζωντανή καθοδήγηση (διαδικτύου ή υπεράστη) είναι συνετοποιημένη για μεσαίου επιπέδου διαφοροποιημένες ομάδες που επιθυμούν να συντονικά υλοποιήσουν περιπτώσεις χρήσης AI αναλόγως με τους στόχους λειτουργίας και να αποκτήσουν εμπειρία δουλειάς με βιομηχανικές περιβάλλοντα συνδυώσεων.

Τελικός αποτέλεσμος του είναι να μπορούν:

• Να επιλέγουν και να περιορίζουν ρεαλιστικά περιπτώσεις χρήσης AI από λειτουργίες, ποιότητα ή εξυπηρέτηση.
• Να δουλεύουν συντονικά για το χαρακτήρα να αναπτύξουν λύσεις μηχανικής ανάλυσης.
• Να εμποδίζουν, καθαρίζουν και αναλύουν ποικίλες βιομηχανικές συνδυώσεις.
• Να επεξεργάστουν ένα καθαρό πρωτότυπο μιας λύσης AI-εξυπηρετημένη βάσει μίας επιλεγμένης περιπτώσεως χρήσης.

Σχέδιο του Κούρσου

• Διαλόγος και συζήτηση αναπτυγμένων.
• Εργασία-βάσει εργασίας τεχνικών εργασιών και προτύπου.
• Δραστήριες υλοποιήσεις σε ένα ζωντανό-πειραματικό περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής του Κούρσου

• Για να αίτησε μια προσωποποιημένη καθοδήγηση για αυτό το ΚΟΥΡΣ, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας να σχεδιάσουμε.

Τα Ψηφιακά Δίδυμα είναι η εικονική αντιγραφή φυσικών συστημάτων που βελτιώνονται με τη χρήση δεδομένων πραγματικού χρόνου και επιβεβαιωμένης νοηματικής ευφυίας (AI).

Αυτή η διδασκαλία υπό την καθοδήγηση ενός εκπαιδευτικού (online ή πρόσωπο με πρόσωπο) απευθύνεται σε επαγγελματίες με διάθεση σε μέτριο επίπεδο, που επιθυμούν να κατασκευάζουν, να εφαρμόζουν και να βελτιώνουν ψηφιακά δίδυμα μοντέλα χρησιμοποιώντας πραγματικά δεδομένα και εκ των οπών εξαγόμενες εντυπώσεις από AI.

Στο τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να καταλάβουν την αρχιτεκτονική και τα συστατικά μέρη των ψηφιακών δίδυμων.
• Να χρησιμοποιούν εργαλεία προσομοίωσης για το μοντέλο περίπλοκων συστημάτων και περιβάλλοντος.
• Να ταιριάζουν ροές δεδομένων πραγματικού χρόνου σε εικονικά μοντέλα.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές AI για προβλητική συμπεριφορά και ανίχνευση απώλειων.

Μορφή του Μαθήματος

• Διάλεξη και συζήτηση με αναδρόμηση.
• Πολλές εκπαιδευτικές δραστηριότητες και πράξη.
• Εφαρμογή χειρονομίσεων σε επικεφαλής-λάβω με περιβάλλον.

Ευέξη προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμογμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.

Edge AI είναι η διάθεση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης εγκαταστασιακά σε υπολογιστές και μηχανές στα προθίβα του δικτύου, επιτρέποντας αποφάσεις σε πραγματικό χρόνο με ελάχιστη καθυστέρηση.

Αυτή η διδασκαλία, η οποία πραγματοποιείται από μαθητεύτη (διαδικτύου ή στο εγχώριο), είναι προσανατολισμένη για επαγγελματίες επιπέδου υψηλότερων ανάγκων στα embedded και IoT, οι οποίοι επιθυμούν να διαθέσουν λογιστικά και συστήματα ρυθμιστικών με τεχνητή νοημοσύνη σε περιβάλλοντα παραγωγής, όπου η ταχύτητα, η αξιόπιστη λειτουργία και η λειτουργία άνευ σύνδεσης είναι ζωτικές.

Στο τέλος αυτής της διάχυσης, οι μετέπειτα συμμετέχοντες θα είναι ικανοί να:

• καταλήξουν στη δομή και τους πλεονεκτήματες των συστημάτων edge AI.
• δημιουργούν και βελτιώνουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για διάθεση σε embedded υπολογιστές.
• χρησιμοποιούν εργαλεία όπως TensorFlow Lite και OpenVINO για πράξεις με έλαχιστη καθυστέρηση.
• ενδομιγκώνουν τη δύναμη edge σε αισθητήρες, υποδοχείς και εργοστασιακά πρωτόκολλα.

Σχέδιο του Μαθήματος

• ενεργητική διάλεξη και συζήτηση.
• πολλά ασκήσεις και πρόβασμα.
• υλικοποίηση ενεργής-εγκατάστασης σε περιβάλλον live-lab.

Προοπτικές Προσαρμογής του Διδακτικού Μαθήματος

• Για να απαιτήσετε μία προσωπικοποιημένη διάχυση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να συμφωνήσουμε.

Η βιομηχανική υπερβολική επισκόπηση με την Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) μετατρέπει πώς οι κατασκευαστές και οι ομάδες QA εντοπίζουν δυσμόρφιες επιφανειών, επιβεβαιώνουν τη συμμόρφωση των μονάδων και αυτοματοποιούν διαδικασίες οπτικής ελέγχου.

Αυτός ο διδασκόμενος προσωπικά μάθητρος (online ή σε χώρο γενικής χρήσης) είναι κατευθυνόμενος σε ομάδες QA επιπέδου μεταξύ διαστήματος και πρωτοποριακό, αυτοματισμό εγκαταστάσεων για την ανάπτυξη και έγκαιρη υλοποίηση συστημάτων υπερβολικής επισκόπησης για την εντοπιση δυσμορφιών και έγκαιροι παρατηρητές χρησιμοποιώντας τεχνικές AI.

Τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι μαθητές θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τη σχεδιασμό και τις προσαρμογές βιομηχανικών συστημάτων υπερβολικής επισκόπησης.
• Σχεδιάζουν AI μοντέλα για την ανίχνευση δυσμορφιών χρησιμοποιώντας παικτικό μάθηση.
• Ενσωματώνουν ελέγχου περίστασης κατά πραγματεία αποδοχή με βιομηχανικά κάμερα ή συσκευές.
• Διαθέτουν και βελτιώνουν AI υποστήριξη ελέγχου για παραγωγικά περιβάλλον.

Φόρμα της Μάθησης

• Δυναμική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολύ εργασίες και πράξεις.
• Εμπειρική υλοποίηση σε μια περιβάλλων live-lab.

Προτύπωση της εκπαιδευτικής Καθοδήγησης

• Για μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, καλέστε μας για συζήτηση.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση καθηγητή, live (online ή on-site) απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου μηχανικούς αυτομάτων ρυθμίσεων και σχεδιαστές ελεγκτικών συστημάτων που θέλουν να εφαρμόσουν λύσεις ελέγχου κινήσεων χρησιμοποιώντας Omron PLCs.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Καταλάβουν βασικά προσδιοριστικά των ελεγκτικών κινήσεων και τις εφαρμογές τους.
• Ρυθμίζουν το υλικό και λογισμικό ελέγχου κινήσεων στο Sysmac Studio.
• Προγραμματίζουν και βελτιώνουν τον ελέγχο κινήσεων με μια και πολλά αξόνες.
• Εφαρμόζουν συντονισμένες στρατηγικές ελέγχου κινήσεων, συμπεριλαμβανομένης της διαμόρφωσης και συγχρονισμού.

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκαλο (online ή onsite) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεδιόβου βαθμού εμπειρίας που επιθυμούν να ενισχύσουν τις δεξιότητές τους στο προγραμματισμό Omron PLC, στη διαμόρφωση HMI, στον έλεγχο κίνησης και στα συστήματα ασφάλειας.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαμορφώνουν και προγραμματίζουν Omron PLCs χρησιμοποιώντας το Sysmac Studio.
• Καταλαβαίνουν και εφαρμένουν τα πρότυπα IEC σε λογική φυσική και προγραμματισμό δομημένου κώδικα.
• Αναπτύσσουν προγράμματα έλεγχου κίνησης για μονο-άξονες και συντονισμένες κινήσεις.
• Δημιουργούν διεπαφές HMI χρησιμοποιώντας τη σειρά NA και τα ενσωματώνουν με τους ελεγκτές Sysmac.
• Εφαρμένουν και προσομοιάζουν πρότυπα ασφάλειας και προγράμματα χρησιμοποιώντας τη σειρά NX safety hardware.

Αυτό το μάθημα εισάγει τον φοιτητή στα βασικά σημεία των Προγραμματιζόμενων Λογικών Διακοπτέων (PLC). Μετά τη συζήτηση του θεμελιωδούς εννοιών των PLC, μαθαίνονται και εξασκούνται οι βασικές οδηγίες Diagram Ladder σε εργασίες Βιομηχανικής Αυτομάτωσης. Ακροατήριο - Ηλεκτρολόγοι Εξειδικευμένοι - Μηχανικοί - Προγραμματιστές με ενδιαφέρον για τη Βιομηχανική Αυτομάτωση

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκοντα (γρηγορός ή από την ίδια σας τοποθεσία) στο Ελλάδα είναι στοχεύουσα για πρωτοβάθμιους μηχανικούς αυτομάτων και φανατικούς που θέλουν να μάθουν τα βασικά στοιχεία της λειτουργίας των PLC με δομή κλειδών (ladder) και να τα εφαρμόσουν σε βιομηχανικά και ιδιωτικά έργα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Καταλάβουν τις βασικές εννοίες και τις εφαρμογές των PLC στα συστήματα αυτομάτου.
• Σχεδιάζουν απλά και προβληματικά πρόγραμματα δομής κλειδών χρησιμοποιώντας λογικές συναρτήσεις και διαχείριση μνήμης.
• Συνδέουν τα PLC με δικτύα για εφαρμογές πιο ξε widest συστήματος.
• Εφαρμόζουν τις αποκτημένες δεξιότητες για να δημιουργήσουν και να ελέγχουν πραγματικά σενάρια αυτομάτου.

Ένα Νευρικό Ρομπότ είναι ένα σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) που μπορεί να μάθει από το περιβάλλον και την εμπειρία του, χτίζοντας συγκεκριμένες ικανότητες με βάση αυτή τη γνώση. Τα Νευρικά Ρομπότ μπορούν να συνεργάζονται με ανθρώπους, δουλεύοντας πλήσι τους και μαθαίνοντας από τη συμπεριφορά τους. Επιπλέον, έχουν τη δυνατότητα να εκτελούν όχι μόνο αυτόματες πράξεις, αλλά και γνωσιακές εργασίες. Εκτός από τα φυσικά ρομπότ, τα Νευρικά Ρομπότ μπορεί να είναι και αποκλειστικά λογισμικά βασισμένα, υπάρχοντα σε υπολογιστή ως εφαρμογή λογισμικού χωρίς κινητές μέρη ή φυσική αλληλεπίδραση με τον κόσμο.

Σε αυτή τη διδασκαλία υπό την οδηγία ενός εκπαιδευτικού, οι συμμετέχοντες θα μάθουν διάφορες τεχνολογίες, πλατφόρμες και τεχνικές για την προγραμματισμό διαφορετικών ειδών μηχανικών Νευρικών Ρομπότ, και θα χρησιμοποιήσουν αυτή τη γνώση για να συμπληρώσουν τα δικά τους προ젝έκτα Νευρικών Ρομπότ.

Το μάθημα χωρίζεται σε 4 τμήματα, καθένα από τα οποία αποτελείται από τρία ημέρες διδασκαλίας, συζητήσεων και χειροντικής ανάπτυξης ρομπότ σε περιβάλλον ζωντανής εργαστήριου. Κάθε τμήμα θα κλείσει με ένα χειροντικό προ젝έκτα για να επιτρέψει στους συμμετέχοντες να ασκηθούν και να δείξουν την απόκτηση γνώσεων.

Το υλικό που θα χρησιμοποιηθεί σε αυτή τη διδασκαλία θα μιμηθεί σε 3D μέσω λογισμικού πρόσομος. Το ROS (Robot Operating System) open-source πλατφόρμα, το C++ και το Python θα χρησιμοποιηθούν για την προγραμματισμό των ρομπότ.

Στο τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τους βασικούς όρους που χρησιμοποιούνται στις τεχνολογίες ρομπότ
• Κατανοήσουν και να διαχειριστούν την αλληλεπίδραση μεταξύ λογισμικού και υλικού σε ένα σύστημα ρομπότ
• Κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τα λογισμικά συστατικά που υποβαθμίζουν τα Νευρικά Ρομπότ
• Να κατασκευάσουν και να ελέγξουν ένα πρόσομο μηχανικό Νευρικό Ρομπότ που μπορεί να δει, να αισθάνεται, να εξεγερθεί, να συλλαμβάνει, να πληροφορεί και να αλληλεπιδρά με τους ανθρώπους μέσω του φωνή
• Να επεκτείνουν τη δυνατότητα εκτέλεσης πολύπλοκων εργασιών από ένα Νευρικό Ρομπότ μέσω βάθυου μάθησης
• Να δοκιμάσουν και να συντηρήσουν ένα Νευρικό Ρομπότ σε πραγματικές σενάρια

Στόχοι του μαθήματος

• Προγραμματιστές
• Μηχανικοί

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαρύ χειροντικό πρακτικό

Σημείωση

• Για τη προσαρμογή οποιουδήποτε μέρους αυτού του μαθήματος (γλώσσα προγραμματισμού, υπολογιστικό ρομπότ, κλπ.) επικοινωνήστε μαζί μας για τη διαμόρφωση.

Το Smart Robotics είναι η ενσωμάτωση τεχνητής νοημοσύνης σε ρομποτικά συστήματα για βελτιωμένη αίσθηση, λήψη αποφάσεων και αυτόνομη ελίξη.

Αυτή η διδασκαλία με οδηγό (online ή γραμμικά) στοχεύει σε προχωρημένους ρομποτικολόγους, ενσωματώτες συστήματος και ηγέτες αυτομάτου που επιθυμούν να εφαρμόσουν AI-χαλκονική αίσθηση, σχεδιασμό και ελίξη σε ρομποτικά περιβάλλοντα αυτοποίησης.

Μέχρι το τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνιεσθεί και εφαρμόσει τεχνητή νοημοσύνη για ρομποτική αίσθηση και συνδυασμό αισθητηρίων.
• Αναπτύξει λογισμικά προγραμμάτων για κοινή δουλειά ρομποτικών και βιομηχανικών ρομπότ.
• Εγκαθίστατε στρατηγικές ελήξεως με βάση την μάθηση για πραγματικό χρόνο λήψη αποφάσεων.
• Ενσωματώσει εξελιγμένα συστήματα ρομποτικής σε διαδικασίες κατασκευής προϊόντων.

Σχέδιο της Διδασκαλίας

• Διεξοδική μάθηση και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτικές εμπειρίες.
• Εφαρμογή με βάση πραγματικό χώρο-λαβωτή.

Προσαρμοσμένα Διδασκαλίας Επιλογές

• Για να αιτηθεί προσαρμοσμένη διδασκαλία για αυτή την ενότητα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.