Εκπαίδευση AI for Robotics στη Λευκωσία

Η Πρακτική Γρήγορη Πρωτότυπη Δημιουργία για Ρομποτική με ROS 2 & Docker είναι ένα χειρονομητικό μάθημα που σχεδιάστηκε για να βοηθήσει τους αναπτυξεις να κατασκευάζουν, δοκιμάζουν και εφαρμόζουν ρομποτικές εφαρμογές με αποδοτικό τρόπο. Οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να κατασκευάζουν ρομποτικά περιβάλλοντα ενδυναμωμένα σε containers, να ολοκληρώνουν ROS 2 packages και να δημιουργούν πρωτότυπα μοναδικά ρομποτικά συστήματα χρησιμοποιώντας Docker για αναπαραγωγή και κλίμακα. Το μάθημα τόνιζε τη συνέχεια, τον έλεγχο των εκδόσεων και πρακτικές συνεργασίας που είναι κατάλληλες για ομάδες ανάπτυξης και καινοτομίας σε πρώιμη φάση.

Αυτή η διατυπωμένη από εκπαιδευτικό, ζωντανή κατάρτιση (online ή onsite) απευθύνεται σε συμμετέχοντες με επίπεδο αρχαρίου ως μεταξύ, που επιθυμούν να ταχυνούν τα ροήματα ανάπτυξης ρομπότων χρησιμοποιώντας ROS 2 και Docker.

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

• Καθιερώσουν περιβάλλον ανάπτυξης ROS 2 εντός Docker containers.
• Αναπτύξουν και δοκιμάσουν ρομποτικά πρωτότυπα σε μοναδικές, αναπαραγωγικές διατυπώσεις.
• Χρησιμοποιήσουν εργαλεία προσομοίωσης για τη βεβαιώση της συμπεριφοράς του συστήματος πριν από τη δοκιμή σε υλικό.
• Συνεργασθούν αποδοτικά χρησιμοποιώντας προ젝τα ρομποτικής ενδυναμωμένα σε containers.
• Εφαρμόσουν την αρχή της συνεχούς ολοκλήρωσης και εφαρμογής στις διαδίκειες ρομποτικής.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικά διδακτικά πρόγραμμα και εξελίξεις.
• Πρακτικές ασκήσεις με περιβάλλον ROS 2 και Docker.
• Μικρά σχέδια επικεντρωμένα σε πραγματικά πρόβληματα ρομποτικής.

Εξατομικευμένες Επιλογές Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια εξατομικευμένη κατάρτιση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διατυπώσετε.

Εναλλακτική Αλληλεπίδραση Ανθρών-Ρομπότ (HRI): Φωνή, Γesture & Συνεργατική Έλεγχος είναι μια πρακτική ένταση που σχεδιάστηκε για να εισάγει τους συμμετέχοντες στη σχεδίαση και υλοποίηση αυτονόητων διεργασιών για την επικοινωνία ανθρών-ρομπότ. Η κατάρτιση συνδυάζει θεωρία, αρχές σχεδίασης και πρακτική προγραμματισμού για να φτιάξει φυσικά και έγκυρα συστήματα αλληλεπίδρασης χρησιμοποιώντας λόγο, γesture και τεχνικές μοιρασμένου έλεγχου. Οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να ενσωματώσουν μODULES ανίχνευσης, να αναπτύξουν πολυλογικά συστήματα εισόδου και να σχεδιάσουν ρομπότ που να συνεργάζονται ασφαλώς με τους άνθρωπους.

Αυτή η κατάρτιση υπό διδασκαλία εκπαιδευτή (online ή on-site) απευθύνεται σε συμμετέχοντες με βασικό έως μεσαίο επίπεδο που θέλουν να σχεδιάσουν και να υλοποιήσουν συστήματα αλληλεπίδρασης ανθρών-ρομπότ που βελτιώνουν τη χρησιμότητα, την ασφάλεια και την εμπειρία των χρηστών.

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

• Να κατανοήσουν τις βάσεις και αρχές σχεδίασης για την αλληλεπίδραση ανθρών-ρομπότ.
• Να αναπτύξουν μηχανισμούς ελέγχου και απάντησης βασισμένων σε φωνή για ρομπότ.
• Να υλοποιήσουν ανίχνευση gesture χρησιμοποιώντας τεχνικές βίντεο-διαφοροποίησης.
• Να σχεδιάσουν συστήματα συνεργατικού έλεγχου για ασφαλή και μοιρασμένη αυτονομία.
• Να επισταθμίζουν συστήματα HRI βάσει της χρησιμότητας, ασφάλειας και παραγοντών άνθρωπου.

Μορφή της Κατάρτισης

• Διαδραστικές παρουσιάσεις και δείγματα.
• Πρακτικά ασκήματα προγραμματισμού και σχεδίασης.
• Εικονικά εργαστήρια ή πρακτικές πειραματικές εργασίες σε ρεαλιστικά περιβάλλοντα ρομπότ.

Επιλογές Προσαρμογής της Κατάρτισης

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη κατάρτιση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για οργάνωση.

Η Βιομηχανική Ρομποτική Αυτομάτωση: Έντεξη ROS-PLC και Digitals Twins είναι μια πρακτική εκπαιδευτική σειρά που αφιερώνεται στο να σχεδιάσει τη ζωντανή σύνδεση μεταξύ βιομηχανικής αυτομάτωσης και σύγχρονων πλαισίων ρομποτικής. Οι συμμετέχοντες θα μάθουν να ενσωματώσουν συστήματα ρομποτικής με βάση το ROS με PLCs για συγχρονισμένες λειτουργίες και θα εξερευνήσουν περιβάλλοντα Digitals Twins για την προσομοίωση, επόπτευση και βελτιστοποίηση προϊόντων. Η σειρά τονίζει τη συμβατότητα, τον εφεξής ελήλαυτο έλεγχο και την προσβλέπουσα ανάλυση με χρήση ψηφιακών αντίδοτων φυσικών συστημάτων.

Αυτή η εξάρτηση, ζωντανή και υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικών (online ή on-site), απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίες που επιθυμούν να αναπτύξουν πρακτικές δεξιότητες στη σύνδεση ρομποτικών μηχανημάτων με βάση το ROS με περιβάλλοντα PLC και στη χρήση Digitals Twins για αυτομάτωση και βελτιστοποίηση κατασκευών.

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

• Να κατανοήσουν τα πρωτόκολλα επικοινωνίας μεταξύ συστημάτων ROS και PLC.
• Να υλοποιήσουν τον ανταλλαγή δεδομένων σε πραγματικό χρόνο μεταξύ ρομποτ και βιομηχανικών ελεγκτών.
• Να αναπτύξουν Digitals Twins για τη μόνιμη επίβλεψη, δοκιμή και προσομοίωση της διαδικασίας.
• Να ενσωματώσουν αισθητήρες, κινητήρες και ρομποτικά μανίπυλα σε βιομηχανικές εργασίες.
• Να σχεδιάσουν και να επαληθεύσουν συστήματα βιομηχανικής αυτομάτωσης χρησιμοποιώντας περιβάλλοντα μίξης.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Διάλεξη με ανταλλαγή και εξονυχισμένη περίπατος σε υποδομές.
• Πρακτικά ασκήματα ενσωματώνοντας το ROS και τα PLC συστήματα.
• Πρόσχεση και υλοποίηση προσομοιωτικών εγχειρημάτων και Digitals Twins.

Ευελιξία της Εκπαίδευσης

• Για να ζητήσετε μια προσαρμογμένη εξάρτηση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

Η Ρομποτική Μανιπουλάση και Χείρωση με βάση τη Βαθιά Μάθηση είναι ένα προχωρημένο μάθημα που συνδέει τηλευταίες τεχνικές ρομποτικής ελέγχου με σύγχρονες μεθόδους Μηχανικής Μάθησης. Οι συμμετέχοντες θα διερευνήσουν πώς η βαθιά μάθηση μπορεί να βελτιώσει την αντίληψη, τον σχεδιασμό κινήσεων και την ευέλικτη χείρωση σε ρομποτικά συστήματα. Μέσα από θεωρία, προσομοίωση και πρακτικά εκπαιδευτικά τμήματα, το μάθημα καθοδηγεί τους μαθητές από τον έλεγχο με βάση την αντίληψη ως προς το εξ αποστάσεως μάθημα πολιτικών για καθήκοντα μανιπουλάσης.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδικασία, που εξαγόρευεται από επιβλέποντα και λαμβάνει χώρα γραμματικά ή σε υποδοχή, απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίες που επιθυμούν να εφαρμόσουν μεθόδους βαθιάς μάθησης για να διευκολύνουν την έξυπνη, προσαρμόσιμη και ακριβή ρομποτική μανιπουλάση.

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

• Αναπτύξουν μοντέλα αντίληψης για την ανάγνωριση αντικειμένων και εκτίμηση πόσης.
• Εκπαιδεύσουν νευρωνικά δίκτυα για την ανίχνευση χείρωσης και σχεδιασμό κινήσεων.
• Συντονίσουν μονάδες βαθιάς μάθησης με ρομποτικές ελαστήρες χρησιμοποιώντας το ROS 2.
• Προσομοιώσουν και εκτιμούν στρατηγικές χείρωσης και μανιπουλάσης σε εξαιρετικά περιβάλλοντα.
• Εγκαθιστούν και βελτιώνουν μελετημένα μοντέλα σε πραγματικά ή προσομοιωμένα ρομποτικά χέρια.

Μορφή του Μαθήματος

• Κάθε σειρά από ειδίκους και βαθιές αναλύσεις αλγορίθμων.
• Πρακτική κωδικοποίηση και προσομοίωση τεχνητών εξασκήσεων.
• Εφαρμογή και δοκιμή βάση προ젝τους.

Ευελιξία του Μαθήματος

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

Το εκπαιδευτικό πρόγραμμα "Συστήματα Πολλαπλών Ρομπότ και Συνειδησία Συρμάτων" εξερευνά τη σχεδίαση, την συντονισμό και τον έλεγχο ομάδων ρομπότ που εμπνέονται από βιολογικά σύστηματα συρμάτων. Οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να μοντελοποιήσουν αλληλεπιδράσεις, να υλοποιήσουν κατανεμημένη λήψη αποφάσεων και να βελτιώσουν τη συνεργασία μεταξύ πολλών ενεργόν υποκειμένων. Το πρόγραμμα συνδυάζει τη θεωρία με την πρακτική προσομοίωση για να εξοπλίσει τους μαθητές για εφαρμογές στη λογιστική, την άμυνα, την αναζήτηση και διάσωση, καθώς και στην αυτόνομη εξερεύνηση.

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκων, ζωντανή (online ή χωρο-χρόνου), απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίες που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να προσομοιώσουν και να υλοποιήσουν συστήματα με πολλά ρομπότ και βασημένα σε συνειδησία οχημάτων, χρησιμοποιώντας αναπτύξιμα πλαίσια και αλγόριθμους open-source.

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

• Να κατανοήσουν τους αρχές και τη δυναμική της συνειδησίας συρμάτων και της συνεργατικής ρομποτικής.
• Να σχεδιάσουν στρατηγικές επικοινωνίας και συντονισμού για συστήματα πολλών ρομπότ.
• Να υλοποιήσουν κατανεμημένη λήψη αποφάσεων και αλγόριθμους συναίνεσης.
• Να προσομοιώσουν συλλογικά σχήματα όπως το ελέγχο και την κάλυψη.
• Να εφαρμόσουν τεχνικές συνειδησίας συρμάτων σε πραγματικούς χρησιμοποιήσεις και προβλήματα βελτιστοποίησης.

Μορφή του Προγράμματος

• Εκδηλώσεις προχωρημένης επίπεδου με αναλυτική προσέγγιση σε αλγόριθμους.
• Πρακτική κωδικοποίηση και προσομοίωση σε ROS 2 και Gazebo.
• Συνεργατικό πρόχειρο εφαρμόζοντας τους αρχές της συνειδησίας συρμάτων.

Επιλογές Προσαρμογής του Προγράμματος

• Για να ζητήσετε ενα προσαρμοσμένη διδασκαλία για αυτό το πρόγραμμα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να το οργανώσουμε.

TinyML είναι ένα πλαίσιο για την ανάπτυξη μο델ών μηχανικής μάθησης σε μικροελαστικά μικροελεγκτές και ενσωματωμένους πλατφόρμες, τα οποία χρησιμοποιούνται στη ρομποτική και τα αυτόνομα συστήματα.

Αυτή η εκπαίδευση με δάσκαλο (online ή on-site) απευθύνεται σε ειδικούς των υψηλότερων επιπέδων που επιθυμούν να ολοκληρώσουν κάποιες ικανότητες TinyML-based ανίχνευσης και λήψης αποφάσεων σε αυτόνομους ρομπότ, drones και εξυπηρετητικά συστήματα.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν βελτιστοποιημένα μοντέλα TinyML για εφαρμογές ρομποτικής.
• Εφαρμένεται διαδικασίες ανίχνευσης σε πλήρωμα για ρεαλιστικό και αυτόνομο λειτουργικό.
• Ενσωματώνουν TinyML σε υπάρχοντα πλαίσια ελέγχου των ρομπότ.
• Εφαρμένεται και δοκιμάζουν ελαφρά μοντέλα AI σε ενσωματωμένες πλατφόρμες υπολογιστικών.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Τεχνικά διαλέξεις συνδυασμένες με αλληλεπιδραστικές συζητήσεις.
• Πρακτικά εργαστήρια με εστίαση σε τοπικές ρομβότ.
• Εξασκήσεις που προσομοιάζουν αυθεντικά αυτόνομα ρούτιν.

Επιλογές Προσαρμογής Εκπαίδευσης

• Για ρομποτικά περιβάλλοντα συγκεκριμένων οργανισμών, η προσαρμογή μπορεί να οργανωθεί εφ' αιτήσει.

Το πρόγραμμα εκπαίδευσης «Ασφαλής και Εξηγήσιμη Ρομποτική» αποτελεί μια εξοχή εκπαιδευτική πρωτοβουλία που εστιάζει στην ασφάλεια, τον έλεγχο και την ηθική διακυβέρνηση ρομποτικών συστημάτων. Το μάθημα ενώνει θεωρία και πράξη, εξετάζοντας τους μεθόδους ασφαλείας, την ανάλυση κινδύνων και τις εξηγήσιμες προσέγγισες του AI που καθιστούν τη λήψη αποφάσεων των ρομπότ διαφανείς και αξιόπιστες. Οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να εξασφαλίζουν τη συμμόρφωση, να ελέγχουν τα συμπεριφορικά χαρακτηριστικά και να καταγράφουν την ασφάλεια σύμφωνα με διεθνή πρότυπα.

Αυτή η εκπαιδευτική κατεύθυνση, υπο όρον εξ αγωγής παρακολούθησης (online ή on-site), στοχεύει σε εμπειρογνώμονες με διάφορη βάση γνώσεων που επιθυμούν να εφαρμόσουν αρχές έλεγχου, επαλήθευσης και εξηγήσιμης λήψης αποφάσεων για να διασφαλίσουν την ασφάλεια και την ηθική υποβολή ρομποτικών συστημάτων.

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

• Αναπτύξουν και εκδοθούν περιπτώσεις ασφάλειας για ρομπότ και αυτόνομα συστήματα.
• Εφαρμένουν τεχνικές επαλήθευσης και αξιολόγησης σε περιβάλλοντα προσομοίωσης.
• Κατανοήσουν τους εξηγήσιμους πλαισίους AI για τη λήψη αποφάσεων των ρομπότ.
• Συνδυάσουν τους κανόνες ασφαλείας και ηθική στη σχεδίαση και λειτουργία των συστημάτων.
• Επικοινοποιήσουν απαιτήσεις ασφαλείας και διαφάνειας σε εμπλεκόμενους.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικός διάλογος και συζήτηση.
• Εξεργασία προσομοίωσης και ανάλυσης ασφάλειας χειρονομήτου.
• Σπουδή περιπτώσεων από πραγματικές εφαρμογές ρομποτικής.

Εξατομικευμένες Επιλογές Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια εξατομικευμένη εκπαίδευση για αυτό το πρόγραμμα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.

O Edge AI επιτρέπει τα μοντέλα του τεχνικού νοητικού να λειτουργούν άμεσα σε καθιστώμενα υπολογιστικά συστήματα ή συστήματα με περιορισμένη πόρων, μείωνοντας το χρονόδιαγράμμα και την κατανάλωση ενέργειας ενώ αυξάνει την αυτονομία και την ιδιωτικότητα στα ρομποτικά συστήματα.

Αυτή η εκπαίδευση με καθηγητή (online ή onsite) απευθύνεται σε υψηλόβαθμους ενσωματωμένους διεργαστικούς και μηχανικούς ρομποτικής που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνικές μηχανικής μάθησης και βελτιωμένων υπολογισμών άμεσα σε ρομποτικό λειτουργικό υλικό χρησιμοποιώντας TinyML και πλαίσια Edge AI.

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

• Κατανοήσουν τα βασικά αρχίσματα της TinyML και της Edge AI για ρομποτική.
• Μετατρέψουν και να εφαρμόσουν μοντέλα AI για ανάλυση συσκευών.
• Βελτιώσουν τα μοντέλα όσον αφορά την ταχύτητα, το μέγεθος και την αποδοτικότητα ενέργειας.
• Ενσωματώσουν Edge AI συστήματα σε ρομποτικά λειτουργικά πλαίσια ελέγχου.
• Αξιολογήσουν την απόδοση και την ακρίβεια σε πραγματικά ρυθμία.

Μορφή του Κουρσού

• Αλληλεπίδραση και συζήτηση.
• Χειρονομική πρακτική χρησιμοποιώντας TinyML και εργαλεία Edge AI.
• Εφαρμοσμένη εξάσκηση σε πλατφόρμες καθιστώμενου λειτουργικού υλικού και ρομποτικής.

Επιλογές Προσαρμογής του Κουρσού

• Για να αιτηθείτε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το κούρσο, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδικασία με οδηγό, live training στο Λευκωσία (online ή on-site) απευθύνεται σε μεσοβάθμιου επιπέδου συμμετέχοντες που επιθυμούν να εξερευνήσουν το ρόλο των συνεργατικών Ρομπότ (cobots) και άλλων ανθρωποκεντρικών AI συστημάτων σε σύγχρονα εργαλεία.

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

• Να καταλάβουν τα βασικά αρχή της Ανθρωποκεντρικής Φυσικής AI και τις εφαρμογές της.
• Να εξερευνήσουν το ρόλο των συνεργατικών Ρομπότ στην αύξηση της παραγωγικότητας των εργαλείων.
• Να αναγνωρίσουν και να αντιμετωπίσουν προκλήσεις στην ανθρώπινη-μηχανική διαδικασία.
• Να σχεδιάσουν ρούτινες που βελτιόζουν την συνεργασία μεταξύ ανθρώπων και AI-οδηγμένων συστημάτων.
• Να προωθήσουν μια πολιτισμός καινοτομίας και ευελιξίας σε τέχνη-οδηγμένα εργαλεία.

Η ενίσχυση μάθησης (RL) είναι ένα παράδειγμα μηχανικής μάθησης όπου οι άλλοι μαθαίνουν να λαμβάνουν αποφάσεις διασκευάζοντας σε ένα περιβάλλον. Στη ρομποτική, η RL επιτρέπει τα αυτόνομα συστήματα να αναπτύσσουν προσαρμοστικές δυνατότητες ελέγχου και λήψης αποφάσεων μέσω της εμπειρίας και του αντικτύπου.

Αυτή η διδασκαλία, που πραγματοποιείται υπό την καθοδήγηση ενός καθηγητή (online ή on-site), απευθύνεται σε μηχανικούς μάθησης υψηλής βαθμίδας, έρευνα ρομποτικής και δημιουργούς που επιθυμούν να σχεδιάζουν, να εφαρμόζουν και να εγκαθίστουν αλγόριθμους ενίσχυσης μάθησης σε ρομποτικές εφαρμογές.

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

• Κατανοήσουν τα βασικά αρχές και τα μαθηματικά πρότυπα της ενίσχυσης μάθησης.
• Εφαρμόσουν αλγόριθμους RL όπως ο Q-learning, DDPG και PPO.
• Συνδέσουν την RL με ρομποτικά περιβάλλοντα μεταφορών χρησιμοποιώντας OpenAI Gym και ROS 2.
• Εκπαιδεύουν ρόμποτ για να εκτελούν περίπλοκες εργασίες αυτονόμως μέσω δοκιμών και λάθη.
• Βελτιώνουν την απόδοση εκπαίδευσης χρησιμοποιώντας πλαίσια βαθιάς μάθησης όπως το PyTorch.

Μορφή Μαθήματος

• Ενεργός διάλογος και συζήτηση.
• Πρακτική εφαρμογή χρησιμοποιώντας Python, PyTorch και OpenAI Gym.
• Πρακτικές ασκήσεις σε μεταφορικά ή φυσικά ρομποτικά περιβάλλοντα.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη διδασκαλία για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.

Το OpenCV είναι μια ένοπλη βιβλιοθήκη open-source για υπολογιστική οράση που κατευνάζει την πραγματοποίηση εύρειας επεξεργασίας εικόνων, ενώ οι πλατφόρμες βαθιάς μάθησης όπως το TensorFlow παρέχουν τα εργαλεία για νοημοσύνη και λήψη αποφάσεων στα ρομποτικά συστήματα.

Αυτή η εκπαίδευση, η οποία πραγματοποιείται με διατύπωση καθηγητή (online ή on-site), απευθύνεται σε ρομποτικούς μηχανικούς μεδιό βαθμο, εξειδικευμένους σε υπολογιστική οράση και μηχανική μάθηση, που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές υπολογιστικής οράσης και βαθιάς μάθησης για ρομποτική αντίληψη και αυτόνομη λειτουργία.

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

• Εφαρμόζουν υπολογιστικά πίπερλαν αξιοποίηση του OpenCV.
• Συνδυάζουν μοντέλα βαθιάς μάθησης για ανίχνευση και αναγνώριση αντικειμένων.
• Χρησιμοποιούν δεδομένα βασισμένα στην υπολογιστική οράση για ρομποτική ελέγχου και πλοήγηση.
• Συνδυάζουν κλασικά αλγόριθμους οράσης με βαθιές νευρωνικές δίκτυα.
• Εφαρμόζουν υπολογιστικά πρότυπα οράσης σε ενσωματωμένες και ρομποτικές πλατφόρμες.

Μορφή του Μαθήματος

• Αλληλεπίδραση με διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτική εφαρμογή χρησιμοποιώντας OpenCV και TensorFlow.
• Εφαρμογή σε πραγματικά ή φυσικά ρομποτικά συστήματα.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να κάνετε αίτηση για προσαρμοσμένη εκπαίδευση σε αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να το διατυπώσουμε.

Αυτή η διδασκαλία υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή on-site) απευθύνεται σε ρομβοτικούς μηχανικούς και ερευνητές τεχνητής νοημοσύνης υψηλής δυσκολίας που θέλουν να χρησιμοποιήσουν την πολυμεσική τεχνητή νοημοσύνη για την ενσωμάτωση διάφορων αισθητικών δεδομένων με στόχο τη δημιουργία πιο αυτόνομων και αποδοτικών ρομπότ που μπορούν να βλέπουν, να ακούσουν και να αγγίζουν.

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

• Εφαρμόζουν πολυμεσική αίσθηση σε ρομβοτικά συστήματα.
• Αναπτύσσουν επιστημονικές αλγόριθμους για τη συνδυαστική εξεργασία αισθητικών δεδομένων και λήψη αποφάσεων.
• Δημιουργούν ρομπότ που μπορούν να εκτελούν περίπλοκες δραστηριότητες σε δυναμικά περιβάλλοντα.
• Αντιμετωπίζουν προκλήσεις στην εξεργασία δεδομένων ανά προς χρόνο και την ενεργοποίηση.

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.

Το ROS 2 (Robot Operating System 2) είναι ένα οπεν-σόρσ κατάλληλο πλαίσιο σχεδιασμένο για να υποστηρίξει την ανάπτυξη εξαιρετικώς περίπλοκων και κλιμακωτικών εφαρμογών ρομποτικής.

Αυτή η διδασκαλία που οδηγείται από καθηγητή (διαδικτυακά ή σε τοπικό επίπεδο) στρέφεται προς τους μεσαίου επιπέδου μηχανικούς ρομποτικής και διαμορφωτές που επιθυμούν να υλοποιήσουν αυτόνομη κατεύθυνση και SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) με το ROS 2.

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

• Εγκαθιστήσουν και ρυθμίσουν το ROS 2 για εφαρμογές αυτόνομης κατεύθυνσης.
• Υλοποιήσουν αλγόριθμους SLAM για το χάρτογραφημένο και οριοθετημένο.
• Ενσωμάτωση αισθητήρων όπως το LiDAR και τα κάμερες με το ROS 2.
• Προσομοίωση και δοκιμή αυτόνομης κατεύθυνσης στο Gazebo.
• Εγκατάσταση ναυτιλιακών πάκετων σε φυσικές ρομπότ.

Μορφή του Κούρσου

• Ενεργός διάλογος και συζήτηση.
• Πρακτική εξάσκηση χρησιμοποιώντας τους ορόλογους και περιβάλλοντα προσομοίωσης του ROS 2.
• Εφαρμογή και δοκιμή σε εικονικές ή φυσικές ρομπότ.

Εξατομικευμένες Επιλογές Κούρσου

• Για να παραπεμφθεί μια εξατομικευμένη κατάρτιση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση διδάσκοντα, ζωντανά στο Λευκωσία (online ή on-site), απευθύνεται σε μεταξύ επίπεδου συμμετέχοντες που θέλουν να βελτιώσουν τις δεξιότητες τους στη σχεδίαση, προγραμματισμό και ανάκτηση φυσικά ευφύων ρομποτικών συστημάτων για την αυτομάτωση και πέρα από αυτή.

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

• Κατανοήσουν τους κανόνες της Φυσικής Τεχνητής Νοημοσύνης και τις εφαρμογές της στη ρομποτική και αυτομάτωση.
• Σχεδιάσουν και να προγραμματίσουν ευφύη ρομποτικά συστήματα για δυναμικά περιβάλλοντα.
• Εφαρμένων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης για αυτόνομη λήψη αποφάσεων σε ρομπότ.
• Να εκμεταλλευτούν εργαλεία προσομοίωσης για τη δοκιμή και βελτιστοποίηση ρομπότ.
• Να αντιμετωπίσουν προκλήσεις όπως το συνδυασμός αισθητών, την πραγματικό χρόνο επεξεργασία και την ενεργειακή απόδοση.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) για Ρομποτική συνδυάζει τη μηχανική μάθηση, τα συστήματα ελέγχου και τη συνένωση αισθητήρων για να δημιουργήσει νοημόνες μηχανές που μπορούν να αντιλαμβάνονται, να λογοδικάζουν και να δραίνουν αυτόνομα. Με τη χρήση σύγχρονων εργαλείων όπως το ROS 2, το TensorFlow και το OpenCV, οι μηχανικοί μπορούν τώρα να σχεδιάζουν ρομπότ που να πλοηγούνται, σχεδιάζουν και αλληλεπιδρούν εντελώς με τον πραγματικό κόσμο.

Αυτή η εκπαιδευτική εκπαίδευση, η οποία πραγματοποιείται με διδάκτη (online ή onsite), απευθύνεται σε μηχανικούς μεταξύ επιπέδου που επιθυμούν να αναπτύξουν, να εκπαιδεύσουν και να εφαρμόσουν συστήματα ρομποτικής με χρήση Τεχνητής Νοημοσύνης με τη βοήθεια σύγχρονων ελεύθερων τεχνολογιών και πλατφόρμων.

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

• Να χρησιμοποιούν Python και ROS 2 για την κατασκευή και προσομοίωση ρομποτικών συμπεριφορών.
• Να εφαρμόζουν φίλτρα Kalman και Particle Filters για την τοποθέτηση και την παρακολούθηση.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές υπολογιστικής ορασίας με το OpenCV για την αντίληψη και την ανίχνευση αντικειμένων.
• Να χρησιμοποιούν το TensorFlow για την πρόβλεψη κίνησης και τον έλεγχο με μάθηση.
• Να ολοκληρώνουν SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) για την αυτόνομη πλοήγηση.
• Να αναπτύσσουν μοντέλα ενισχυτικής μάθησης για την βελτίωση της λήψης αποφάσεων των ρομπότ.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Εφαρμογή με το ROS 2 και το Python.
• Πρακτικά άσκημα σε προσομοιωτικά και πραγματικά ρομποτικά περιβάλλοντα.

Ευελιξία Μαθήματος

Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για την οργάνωσή της.

Σε αυτή τη διδασκαλία κατευθυνόμενη από καθηγητή, live (online ή on-site), οι συμμετέχοντες θα μάθουν διάφορες τεχνολογίες, πλατφόρμες και τεχνικές για την προγραμματισμή διαφορετικών τύπων ρομπότ που θα χρησιμοποιούνται στον τομέα της πυρηνικής τεχνολογίας και των περιβαλλοντικών συστημάτων.

Το μαθήμα διάρκει 6 εβδομάδες και λαμβάνεται 5 ημέρες τη βδομάδα. Κάθε μέρα διαρκεί 4 ώρες και αποτελείται από διδασκαλίες, συζητήσεις και εφαρμογές ρομπότ σε ζωντανό περιβάλλον τεχνολαβ. Οι συμμετέχοντες θα ολοκληρώσουν διάφορα πρακτικά έργα στην εργασία τους, ώστε να ασκήσουν τη γνώση τους.

Το στόχος πλήρης των εξουσιοδοτήσεων αυτού του μαθήματος θα μοντελοποιηθεί σε 3D μέσω λογισμικού προσομοίωσης. Το ROS (Robot Operating System) το ελεύθερο πλαίσιο, καθώς και η C++ και Python θα χρησιμοποιηθούν για την προγραμματισμή των ρομπότ.

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

• Να κατανοήσουν τις βασικές εννοίες που χρησιμοποιούνται στη ρομποτική.
• Να καταλάβουν και να διαχειριστούν την αλληλεπίδραση μεταξύ λογισμικού και πρόσωπου σε ένα ρομβοτικό σύστημα.
• Να καταλάβουν και να εφαρμόσουν τα λογισμικά συστατικά που υποστηρίζουν τη ρομποτική.
• Να κατασκευάσουν και να λειτουργήσουν ένα προσομοιωμένο μηχανικό ρομπότ το οποίο μπορεί να βλέπει, να αντιλαμβάνεται, να επεξεργάζεται, να πληθυνθεί και να διαδραματίζει σχέσεις με τους ανθρώπους μέσω του φωνή.
• Να καταλάβουν τα αναγκαία συστατικά της τεχνητής νοημοσύνης (machine learning, deep learning, κλπ.) που είναι ιδιαίτερα χρήσιμα για την ανάπτυξη ενός έξυπνου ρομπότ.
• Να εφαρμόσουν φίλτρα (Kalman και Particle) για να διευκολύνουν το ρομπότ στην αναγνώριση μετακινούμενων αντικειμένων στο περιβάλλον.
• Να εφαρμόσουν αλγόριθμους αναζήτησης και προγραμματισμού κίνησης.
• Να εφαρμόσουν τεχνικές PID για να ρυθμίζουν την κίνηση του ρομπότ σε ένα περιβάλλον.
• Να εφαρμόσουν αλγόριθμους SLAM για να επιτρέψουν σε ένα ρομπότ να δημιουργήσει τύπωμα μιας άγνωστης περιβάλλον.
• Να επεκτείνουν την ικανότητα του ρομπότ να εκτελέσει περίπλοκες δράσεις μέσω βαθύτερης μάθησης.
• Να τεστάρουν και να ανιχνεύουν προβλήματα στο ρομπότ σε πραγματικές σενάρια.

Σε αυτή τη διδασκαλία υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή σε Λευκωσία (online ή on-site), οι συμμετέχοντες θα μάθουν διάφορες τεχνολογίες, πλατφόρμες και τεχνικές για την προγραμματισμό διαφορετικών τύπων ρομπότ σε εφαρμογές πυρηνικής τεχνολογίας και περιβαλλοντικών συστημάτων.

Το μαθήμα 4-εβδομαδίου διάρκειας λαμβάνεται 5 ημέρες τη εβδομάδα. Κάθε ημέρα είναι 4 ώρες μεγάλου και αποτελείται από διαλέξεις, συζητήσεις και πρακτική ανάπτυξη ρομπότ σε ενεργό εργαστήριο. Οι συμμετέχοντες θα εκπληρώσουν διάφορα πραγματικά έργα που αφορούν τη δουλειά τους, για να εξάσκησουν τη γνώση τους.

Το στόχαστο υπόδειγμα αυτού του μαθήματος θα μιμηθεί σε 3D μέσω προσομοίωσης λογισμικού. Το κώδικα θα φορτώνεται σε φυσικό υλικό (Arduino ή άλλο) για την τελική δοκιμή εφαρμογής. Το πλαίσιο ανοιχτού κώδικα ROS (Robot Operating System), C++ και Python θα χρησιμοποιηθεί για την προγράμματα ρομπότ.

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

• Να καταλάβουν τα βασικά χαρακτηριστικά που χρησιμοποιούνται στη ρομποτική.
• Να καταλάβουν και να διαχειρίζονται την αλληλεπίδραση μεταξύ λογισμικού και υπολογιστικής συστήματος.
• Να καταλάβουν και να εφαρμόζουν τα λογισμικά συσταδικά που υποστηρίζουν τη ρομποτική.
• Να κατασκευάσουν και να λειτουργίσουν ένα μηχανικό ρομπότ που μπορεί να βλέπει, αντιλαμβάνεται, επεξεργάζεται, πληθυντική, και να διασφαλίζει την αλληλεπίδραση με τους ανθρώπους μέσω ομιλίας.
• Να καταλάβουν τα απαραίτητα στοιχεία της τεχνητής νοημοσύνης (μηχανικό μάθημα, βαθιό μάθημα κλπ.) που εφαρμόζονται στη δημιουργία έξυπνου ρομπότ.
• Να εφαρμόζουν φίλτρα (Kalman και Particle) για να επιτρέψει στο ρομπότ να αναγνωρίζει κινητά αντικείμενα στο περιβάλλον του.
• Να εφαρμόζουν αλγόριθμους αναζήτησης και σχεδιασμού κίνησης.
• Να εφαρμόζουν έλεγχο PID για να ρυθμίζουν την κίνηση του ρομπότ σε ένα περιβάλλον.
• Να εφαρμόζουν αλγόριθμους SLAM για να δημιουργήσει το ρομπότ μεταγωγή ενός άγνωστου περιβάλλοντος.
• Να δοκιμάζουν και να ανιχνεύουν τα σφάλματα του ρομπότ σε πραγματικές σενάρια.

Η υπηρεσία Azure Bot Service ενώνει τις δυνατότητες του Microsoft Bot Framework και των Azure Functions, παρέχοντας μια ισχυρή πλατφόρμα για την ταχεία δημιουργία έξυπνων bots.

Σε αυτό το εκπαιδευτικό σεμινάριο που διδάσκεται από ειδικό, οι συμμετέχοντες θα εξερευνήσουν πώς να αναπτύξουν αποτελεσματικά έξυπνα bots χρησιμοποιώντας το Microsoft Azure.

Μέχρι το τέλος της κατάρτισης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

Κατανοήσουν τις βασικές έννοιες πίσω από τα έξυπνα bots.

Χτίζουν έξυπνα bots χρησιμοποιώντας εφαρμογές βασισμένες στο cloud.

Αποκτήσουν πρακτικές γνώσεις σχετικά με το Microsoft Bot Framework, το SDK του Bot Builder και την υπηρεσία Azure Bot Service.

Εφαρμόσουν καθιερωμένα μοτίβα σχεδίασης bots σε πραγματικά σενάρια.

Δημιουργήσουν και αναπτύξουν το πρώτο τους έξυπνο bot χρησιμοποιώντας το Microsoft Azure.

Κοινό

Το μάθημα αυτό απευθύνεται σε προγραμματιστές, ερασιτέχνες, μηχανικούς και επαγγελματίες του χώρου των ΤΠΕ που ενδιαφέρονται για την ανάπτυξη bots.

Μορφή του μαθήματος

Η κατάρτιση συνδυάζει διαλέξεις και συζητήσεις με ασκήσεις, δίνοντας ιδιαίτερη έμφαση στην πρακτική εξάσκηση.

Ένα bot ή ένα chatbot είναι σαν ένας βοηθός υπολογιστή που χρησιμοποιείται για την αυτοματοποίηση των αλληλεπιδράσεων των χρηστών σε διάφορες πλατφόρμες ανταλλαγής μηνυμάτων και για να κάνει τα πράγματα πιο γρήγορα χωρίς να χρειάζεται οι χρήστες να μιλήσουν σε άλλον άνθρωπο.

Σε αυτήν τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να ξεκινήσουν την ανάπτυξη ενός bot καθώς προχωρούν στη δημιουργία δειγμάτων chatbot χρησιμοποιώντας εργαλεία και πλαίσια ανάπτυξης bot.

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

• Κατανοήστε τις διαφορετικές χρήσεις και εφαρμογές των bots
• Κατανοήστε την πλήρη διαδικασία στην ανάπτυξη bots
• Εξερευνήστε τα διάφορα εργαλεία και πλατφόρμες που χρησιμοποιούνται στην κατασκευή bots
• Δημιουργήστε ένα δείγμα chatbot για το Facebook Messenger
• Δημιουργήστε ένα δείγμα chatbot χρησιμοποιώντας Microsoft Bot Framework

Ακροατήριο

• Προγραμματιστές που ενδιαφέρονται να δημιουργήσουν το δικό τους bot

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

Αυτή η εκπαιδευτική ενότητα με ζωντανή καθοδήγηση σε Λευκωσία (online ή πρόσωπο με πρόσωπο) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να μάθουν για την εφαρμογή της τεχνητής νοησίας στα μηχατρονικά συστήματα.

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

• Διαθέτουν γενική επισκόπηση της τεχνητής νοησίας, του μηχανικού μάθηματος και της υπολογιστικής νοητικότητας.
• Κατανοούν τα προσδιορισμένα αυτόνομων δικτύων και των διαφορετικών μεθόδων μάθησης.
• Επιλέγουν αποτελεσματικά προσεγγίσεις τεχνητής νοησίας για πραγματικά προβλήματα.
• Εφαρμένε αποδόσεις της τεχνητής νοησίας στη μηχατρονική μηχανική.

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.