Εκπαίδευση AI for Robotics στη Λευκωσία

Πρακτική Γρήγορη Πρωτοτυποποίηση για Ρομποτική με ROS 2 & Docker είναι ένα πρακτικό σεμινάριο που έχει σχεδιαστεί για να βοηθήσει τους προγραμματιστές να δημιουργήσουν, να δοκιμάσουν και να αναπτύξουν ρομποτικές εφαρμογές αποδοτικά. Οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να δημιουργούν κοντέινερ για περιβάλλοντα ρομποτικής, να ενσωματώνουν πακέτα ROS 2 και να πρωτοτυποποιούν αρθρωτά ρομποτικά συστήματα χρησιμοποιώντας Docker για αναπαραγωγιμότητα και κλιμάκωση. Το σεμινάριο δίνει έμφαση στην ευελιξία, τον έλεγχο εκδόσεων και τις πρακτικές συνεργασίας που είναι κατάλληλες για ομάδες ανάπτυξης σε αρχικά στάδια και καινοτομίας.

Αυτό το ζωντανό σεμινάριο με εκπαιδευτή (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε συμμετέχοντες αρχάριου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να επιταχύνουν τις ροές εργασίας ανάπτυξης ρομποτικής χρησιμοποιώντας ROS 2 και Docker.

Μέχρι το τέλος αυτού του σεμιναρίου, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Δημιουργούν ένα περιβάλλον ανάπτυξης ROS 2 μέσα σε κοντέινερ Docker.
• Αναπτύσσουν και δοκιμάζουν ρομποτικά πρωτότυπα σε αρθρωτές, αναπαραγώγιμες ρυθμίσεις.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία προσομοίωσης για να επικυρώνουν τη συμπεριφορά του συστήματος πριν από την ανάπτυξη υλικού.
• Συνεργάζονται αποτελεσματικά χρησιμοποιώντας κοντεινεροποιημένα ρομποτικά έργα.
• Εφαρμόζουν έννοιες συνεχούς ενσωμάτωσης και ανάπτυξης σε ροές εργασίας ρομποτικής.

Μορφή του Σεμιναρίου

• Διαδραστικές διαλέξεις και επιδείξεις.
• Πρακτικές ασκήσεις με περιβάλλοντα ROS 2 και Docker.
• Μικρο-έργα επικεντρωμένα σε πραγματικές ρομποτικές εφαρμογές.

Επιλογές Προσαρμογής Σεμιναρίου

• Για να ζητήσετε ένα προσαρμοσμένο σεμινάριο για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Το μάθημα «Αλληλεπίδραση Ανθρώπου-Ρομπότ (HRI): Φωνή, Χειρονομία και Συνεργατικός Έλεγχος» είναι ένα πρακτικό μάθημα που έχει σχεδιαστεί για να εισάγει τους συμμετέχοντες στον σχεδιασμό και την υλοποίηση διαισθητικών διεπαφών για την επικοινωνία ανθρώπου-ρομπότ. Η εκπαίδευση συνδυάζει θεωρία, αρχές σχεδιασμού και προγραμματιστική πρακτική για την κατασκευή φυσικών και αποκριτικών συστημάτων αλληλεπίδρασης χρησιμοποιώντας τεχνικές ομιλίας, χειρονομίας και κοινού ελέγχου. Οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να ενσωματώνουν μονάδες αντίληψης, να αναπτύσσουν πολυτροπικά συστήματα εισόδου και να σχεδιάζουν ρομπότ που συνεργάζονται με ασφάλεια με τον άνθρωπο.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε συμμετέχοντες αρχάριου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να σχεδιάσουν και να υλοποιήσουν συστήματα αλληλεπίδρασης ανθρώπου-ρομπότ που βελτιώνουν τη χρηστικότητα, την ασφάλεια και την εμπειρία χρήστη.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοούν τα θεμέλια και τις αρχές σχεδιασμού της αλληλεπίδρασης ανθρώπου-ρομπότ.
• Αναπτύσσουν μηχανισμούς ελέγχου και απόκρισης βασισμένους στη φωνή για ρομπότ.
• Υλοποιούν αναγνώριση χειρονομιών χρησιμοποιώντας τεχνικές υπολογιστικής όρασης.
• Σχεδιάζουν συστήματα συνεργατικού ελέγχου για ασφαλή και κοινή αυτονομία.
• Αξιολογούν συστήματα HRI με βάση τη χρηστικότητα, την ασφάλεια και τους ανθρώπινους παράγοντες.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικές διαλέξεις και επιδείξεις.
• Πρακτικές ασκήσεις κωδικοποίησης και σχεδίασης.
• Πρακτικά πειράματα σε προσομοίωση ή πραγματικά ρομποτικά περιβάλλοντα.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Το μάθημα Αυτοματισμός Βιομηχανικής Ρομποτικής: Ενσωμάτωση ROS-PLC & Ψηφιακά Δίδυμα είναι ένα πρακτικό μάθημα που εστιάζει στη γεφύρωση του βιομηχανικού αυτοματισμού με σύγχρονα πλαίσια ρομποτικής. Οι συμμετέχοντες θα μάθουν να ενσωματώνουν ρομποτικά συστήματα βασισμένα σε ROS με PLC για συγχρονισμένες λειτουργίες και θα εξερευνήσουν περιβάλλοντα ψηφιακών διδύμων για την προσομοίωση, παρακολούθηση και βελτιστοποίηση διαδικασιών παραγωγής. Το μάθημα δίνει έμφαση στη διαλειτουργικότητα, τον έλεγχο σε πραγματικό χρόνο και την προγνωστική ανάλυση χρησιμοποιώντας ψηφιακά αντίγραφα φυσικών συστημάτων.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακή ή με φυσική παρουσία), απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αναπτύξουν πρακτικές δεξιότητες στη σύνδεση ρομπότ ελεγχόμενων από ROS με περιβάλλοντα PLC και στην υλοποίηση ψηφιακών διδύμων για τη βελτιστοποίηση της αυτοματοποίησης και της κατασκευής.

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

• Κατανοούν τα πρωτόκολλα επικοινωνίας μεταξύ συστημάτων ROS και PLC.
• Υλοποιούν ανταλλαγή δεδομένων σε πραγματικό χρόνο μεταξύ ρομπότ και βιομηχανικών ελεγκτών.
• Αναπτύσσουν ψηφιακά δίδυμα για παρακολούθηση, δοκιμές και προσομοίωση διαδικασιών.
• Ενσωματώνουν αισθητήρες, ενεργοποιητές και ρομποτικούς βραχίονες σε βιομηχανικές ροές εργασίας.
• Σχεδιάζουν και επικυρώνουν συστήματα βιομηχανικού αυτοματισμού χρησιμοποιώντας υβριδικά περιβάλλοντα προσομοίωσης.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και αναλυτική παρουσίαση αρχιτεκτονικής.
• Πρακτικές ασκήσεις ενσωμάτωσης συστημάτων ROS και PLC.
• Υλοποίηση έργου προσομοίωσης και ψηφιακού διδύμου.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

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

Ο Χειρισμός και το Πιάσιμο Ρομπότ με Βαθιά Μάθηση είναι ένα προηγμένο μάθημα που γεφυρώνει τον ρομποτικό έλεγχο με σύγχρονες τεχνικές μηχανικής μάθησης. Οι συμμετέχοντες θα εξερευνήσουν πώς η βαθιά μάθηση μπορεί να βελτιώσει την αντίληψη, τον σχεδιασμό κίνησης και το επιδέξιο πιάσιμο σε ρομποτικά συστήματα. Μέσω θεωρίας, προσομοίωσης και πρακτικών ασκήσεων κώδικα, το μάθημα καθοδηγεί τους εκπαιδευόμενους από τον έλεγχο βασισμένο στην αντίληψη έως την εκμάθηση πολιτικών από άκρο σε άκρο για εργασίες χειρισμού.

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση (διαδικτυακή ή σε φυσική αίθουσα) απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν μεθόδους βαθιάς μάθησης για να επιτρέψουν ευφυή, προσαρμόσιμο και ακριβή ρομποτικό χειρισμό.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Αναπτύσσουν μοντέλα αντίληψης για αναγνώριση αντικειμένων και εκτίμηση πόζας.
• Εκπαιδεύουν νευρωνικά δίκτυα για ανίχνευση πιασίματος και σχεδιασμό κίνησης.
• Ενσωματώνουν μονάδες βαθιάς μάθησης με ρομποτικούς ελεγκτές χρησιμοποιώντας το ROS 2.
• Προσομοιώνουν και αξιολογούν στρατηγικές πιασίματος και χειρισμού σε εικονικά περιβάλλοντα.
• Αναπτύσσουν και βελτιστοποιούν εκπαιδευμένα μοντέλα σε πραγματικούς ή προσομοιωμένους ρομποτικούς βραχίονες.

Μορφή του Μαθήματος

• Διάλεξη καθοδηγούμενη από ειδικούς και αλγοριθμικές εμβαθύνσεις.
• Πρακτικές ασκήσεις κώδικα και προσομοίωσης.
• Υλοποίηση και δοκιμές βασισμένες σε έργα.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Τα Συστήματα Πολλαπλών Ρομπότ και η Νοημοσύνη Σμήνους αποτελούν ένα προχωρημένο εκπαιδευτικό πρόγραμμα που εξερευνά τον σχεδιασμό, τον συντονισμό και τον έλεγχο ομάδων ρομπότ εμπνευσμένων από βιολογικές συμπεριφορές σμήνους. Οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να μοντελοποιούν αλληλεπιδράσεις, να υλοποιούν κατανεμημένη λήψη αποφάσεων και να βελτιστοποιούν τη συνεργασία μεταξύ πολλαπλών πρακτόρων. Το πρόγραμμα συνδυάζει τη θεωρία με πρακτική προσομοίωση για να προετοιμάσει τους εκπαιδευόμενους για εφαρμογές στα logistics, την άμυνα, την έρευνα και διάσωση και την αυτόνομη εξερεύνηση.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να προσομοιώσουν και να υλοποιήσουν συστήματα πολλαπλών ρομπότ και σμήνους χρησιμοποιώντας πλαίσια και αλγορίθμους ανοιχτού κώδικα.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τις αρχές και τη δυναμική της νοημοσύνης σμήνους και της συνεργατικής ρομποτικής.
• Να σχεδιάζουν στρατηγικές επικοινωνίας και συντονισμού για συστήματα πολλαπλών ρομπότ.
• Να υλοποιούν κατανεμημένη λήψη αποφάσεων και αλγόριθμους συναίνεσης.
• Να προσομοιώνουν συλλογικές συμπεριφορές όπως έλεγχος σχηματισμού, συγκέντρωση σμήνους και κάλυψη.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές σμήνους σε πραγματικά σενάρια και προβλήματα βελτιστοποίησης.

Μορφή του Προγράμματος

• Προχωρημένες διαλέξεις με εμβάθυνση σε αλγορίθμους.
• Πρακτική κωδικοποίηση και προσομοίωση σε ROS 2 και Gazebo.
• Συνεργατικό έργο με εφαρμογή αρχών νοημοσύνης σμήνους.

Επιλογές Προσαρμογής του Προγράμματος

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

Το TinyML είναι ένα πλαίσιο ανάπτυξης μοντέλων μηχανικής μάθησης σε μικροελεγκτές χαμηλής κατανάλωσης και ενσωματωμένες πλατφόρμες που χρησιμοποιούνται στη ρομποτική και τα αυτόνομα συστήματα.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να ενσωματώσουν δυνατότητες αντίληψης και λήψης αποφάσεων βασισμένες στο TinyML σε αυτόνομα ρομπότ, drones και ευφυή συστήματα ελέγχου.

Με την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Σχεδιάζουν βελτιστοποιημένα μοντέλα TinyML για εφαρμογές ρομποτικής.
• Υλοποιούν pipelines αντίληψης στη συσκευή για αυτονομία σε πραγματικό χρόνο.
• Ενσωματώνουν το TinyML σε υπάρχοντα πλαίσια ελέγχου ρομποτικής.
• Αναπτύσσουν και δοκιμάζουν ελαφριά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σε ενσωματωμένες πλατφόρμες υλικού.

Μορφή του Μαθήματος

• Τεχνικές διαλέξεις σε συνδυασμό με διαδραστικές συζητήσεις.
• Πρακτικά εργαστήρια που εστιάζουν σε εργασίες ενσωματωμένης ρομποτικής.
• Πρακτικές ασκήσεις που προσομοιώνουν πραγματικές ροές εργασίας αυτόνομων συστημάτων.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για περιβάλλοντα ρομποτικής συγκεκριμένου οργανισμού, μπορεί να διευθετηθεί προσαρμογή κατόπιν αιτήματος.

Η Safe & Explainable Robotics είναι μια ολοκληρωμένη εκπαίδευση που επικεντρώνεται στην ασφάλεια, την επαλήθευση και την ηθική διακυβέρνηση των ρομποτικών συστημάτων. Το μάθημα γεφυρώνει τη θεωρία και την πράξη εξερευνώντας μεθοδολογίες ανάπτυξης μελετών ασφάλειας, ανάλυση κινδύνων, και προσεγγίσεις επεξηγήσιμης τεχνητής νοημοσύνης που καθιστούν τη λήψη αποφάσεων των ρομπότ διαφανή και αξιόπιστη. Οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να εξασφαλίζουν συμμόρφωση, να επαληθεύουν συμπεριφορές και να τεκμηριώνουν την ασφάλεια σύμφωνα με τα διεθνή πρότυπα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή (διαδικτυακή ή επιτόπια) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν αρχές επαλήθευσης, επικύρωσης και επεξηγησιμότητας για τη διασφάλιση της ασφαλούς και ηθικής ανάπτυξης ρομποτικών συστημάτων.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Αναπτύσσουν και τεκμηριώνουν μελέτες ασφάλειας για ρομποτικά και αυτόνομα συστήματα.
• Εφαρμόζουν τεχνικές επαλήθευσης και επικύρωσης σε περιβάλλοντα προσομοίωσης.
• Κατανοούν πλαίσια επεξηγήσιμης ΤΝ για τη λήψη αποφάσεων στη ρομποτική.
• Ενσωματώνουν αρχές ασφάλειας και ηθικής στον σχεδιασμό και τη λειτουργία του συστήματος.
• Επικοινωνούν απαιτήσεις ασφάλειας και διαφάνειας στους ενδιαφερόμενους.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικές ασκήσεις προσομοίωσης και ανάλυσης ασφάλειας.
• Μελέτες περίπτωσης από πραγματικές εφαρμογές ρομποτικής.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Το Edge AI επιτρέπει στα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης να εκτελούνται απευθείας σε ενσωματωμένες ή περιορισμένων πόρων συσκευές, μειώνοντας την καθυστέρηση και την κατανάλωση ενέργειας, ενώ αυξάνει την αυτονομία και την ιδιωτικότητα στα ρομποτικά συστήματα.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε προγραμματιστές ενσωματωμένων συστημάτων και μηχανικούς ρομποτικής μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές εξαγωγής συμπερασμάτων μηχανικής μάθησης και βελτιστοποίησης απευθείας σε ρομποτικό υλικό χρησιμοποιώντας πλαίσια TinyML και Edge AI.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τα βασικά του TinyML και του Edge AI για ρομποτική.
• Μετατρέπουν και αναπτύσσουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για εξαγωγή συμπερασμάτων στη συσκευή.
• Βελτιστοποιούν τα μοντέλα για ταχύτητα, μέγεθος και ενεργειακή απόδοση.
• Ενσωματώνουν συστήματα Edge AI σε αρχιτεκτονικές ελέγχου ρομπότ.
• Αξιολογούν την απόδοση και την ακρίβεια σε πραγματικά σενάρια.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτική εξάσκηση με χρήση εργαλειοσειρών TinyML και Edge AI.
• Πρακτικές ασκήσεις σε πλατφόρμες ενσωματωμένου και ρομποτικού υλικού.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή στην/στις Λευκωσία (διαδικτυακά ή σε φυσικό χώρο) απευθύνεται σε συμμετέχοντες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εξερευνήσουν τον ρόλο των συνεργατικών ρομπότ (cobots) και άλλων ανθρωποκεντρικών συστημάτων ΤΝ στους σύγχρονους χώρους εργασίας.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις αρχές της Ανθρωποκεντρικής Φυσικής ΤΝ και τις εφαρμογές της.
• Διερευνούν τον ρόλο των συνεργατικών ρομπότ στη βελτίωση της παραγωγικότητας στον χώρο εργασίας.
• Εντοπίζουν και αντιμετωπίζουν προκλήσεις στις αλληλεπιδράσεις ανθρώπου-μηχανής.
• Σχεδιάζουν ροές εργασίας που βελτιστοποιούν τη συνεργασία μεταξύ ανθρώπων και συστημάτων που βασίζονται στην ΤΝ.
• Προωθούν μια κουλτούρα καινοτομίας και προσαρμοστικότητας σε χώρους εργασίας που ενσωματώνουν την ΤΝ.

Η ενισχυτική μάθηση (RL) είναι ένα παράδειγμα μηχανικής μάθησης όπου οι πράκτορες μαθαίνουν να λαμβάνουν αποφάσεις αλληλεπιδρώντας με ένα περιβάλλον. Στη ρομποτική, το RL επιτρέπει στα αυτόνομα συστήματα να αναπτύξουν προσαρμοστικές ικανότητες ελέγχου και λήψης αποφάσεων μέσω εμπειρίας και ανατροφοδότησης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (διαδικτυακή ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προχωρημένους μηχανικούς μηχανικής μάθησης, ερευνητές ρομποτικής και προγραμματιστές που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να υλοποιήσουν και να εφαρμόσουν αλγόριθμους ενισχυτικής μάθησης σε ρομποτικές εφαρμογές.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοήσουν τις αρχές και τα μαθηματικά της ενισχυτικής μάθησης.
• Να υλοποιήσουν αλγόριθμους ενισχυτικής μάθησης όπως Q-learning, DDPG και PPO.
• Να ενσωματώσουν την ενισχυτική μάθηση με περιβάλλοντα προσομοίωσης ρομποτικής χρησιμοποιώντας OpenAI Gym και ROS 2.
• Να εκπαιδεύσουν ρομπότ ώστε να εκτελούν σύνθετες εργασίες αυτόνομα μέσω δοκιμής και λάθους.
• Να βελτιστοποιήσουν την απόδοση της εκπαίδευσης χρησιμοποιώντας πλαίσια βαθιάς μάθησης όπως το PyTorch.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτική υλοποίηση με χρήση Python, PyTorch και OpenAI Gym.
• Πρακτικές ασκήσεις σε περιβάλλοντα προσομοίωσης ή φυσικά ρομποτικά περιβάλλοντα.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για διευθέτηση.

Το OpenCV είναι μια βιβλιοθήκη όρασης υπολογιστών ανοιχτού κώδικα που επιτρέπει την επεξεργασία εικόνας σε πραγματικό χρόνο, ενώ πλαίσια βαθιάς μάθησης όπως το TensorFlow παρέχουν τα εργαλεία για ευφυή αντίληψη και λήψη αποφάσεων σε ρομποτικά συστήματα.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή onsite) απευθύνεται σε μηχανικούς ρομποτικής μεσαίου επιπέδου, επαγγελματίες όρασης υπολογιστών και μηχανικούς μηχανικής μάθησης που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές όρασης υπολογιστών και βαθιάς μάθησης για ρομποτική αντίληψη και αυτονομία.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Υλοποιήσουν pipelines όρασης υπολογιστών χρησιμοποιώντας το OpenCV.
• Ενσωματώσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης για ανίχνευση και αναγνώριση αντικειμένων.
• Χρησιμοποιήσουν δεδομένα βασισμένα στην όραση για ρομποτικό έλεγχο και πλοήγηση.
• Συνδυάσουν κλασικούς αλγορίθμους όρασης με βαθιά νευρωνικά δίκτυα.
• Αναπτύξουν συστήματα όρασης υπολογιστών σε ενσωματωμένες και ρομποτικές πλατφόρμες.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτική εξάσκηση με χρήση OpenCV και TensorFlow.
• Υλοποίηση σε ζωντανό εργαστήριο σε προσομοιωμένα ή φυσικά ρομποτικά συστήματα.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή και ζωντανή πρακτική στο Λευκωσία (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προχωρημένους μηχανικούς ρομποτικής και ερευνητές τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν την Πολυτροπική Τεχνητή Νοημοσύνη για την ενσωμάτωση διαφόρων αισθητηριακών δεδομένων και τη δημιουργία πιο αυτόνομων και αποτελεσματικών ρομπότ που μπορούν να βλέπουν, να ακούνε και να αγγίζουν.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Υλοποιούν πολυτροπική αίσθηση σε ρομποτικά συστήματα.
• Αναπτύσσουν αλγορίθμους Τεχνητής Νοημοσύνης για τη σύντηξη αισθητήρων και τη λήψη αποφάσεων.
• Δημιουργούν ρομπότ που μπορούν να εκτελούν πολύπλοκες εργασίες σε δυναμικά περιβάλλοντα.
• Αντιμετωπίζουν προκλήσεις επεξεργασίας δεδομένων σε πραγματικό χρόνο και ενεργοποίησης.

Η Έξυπνη Ρομποτική είναι η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης σε ρομποτικά συστήματα για βελτιωμένη αντίληψη, λήψη αποφάσεων και αυτόνομο έλεγχο.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή σε φυσική παρουσία) απευθύνεται σε προχωρημένους μηχανικούς ρομποτικής, ολοκληρωτές συστημάτων και υπεύθυνους αυτοματισμού που επιθυμούν να εφαρμόσουν με τεχνητή νοημοσύνη αντίληψη, σχεδιασμό και έλεγχο σε έξυπνα περιβάλλοντα παραγωγής.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν και να εφαρμόζουν τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης για την αντίληψη και τη σύντηξη αισθητήρων σε ρομποτικά συστήματα.
• Να αναπτύσσουν αλγορίθμους σχεδίασης κίνησης για συνεργατικά και βιομηχανικά ρομπότ.
• Να αναπτύσσουν στρατηγικές ελέγχου βασισμένες στη μάθηση για λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο.
• Να ενσωματώνουν ευφυή ρομποτικά συστήματα σε ροές εργασίας έξυπνων εργοστασίων.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Το ROS 2 (Robot Operating System 2) είναι ένα πλαίσιο ανοιχτού κώδικα σχεδιασμένο για να υποστηρίζει την ανάπτυξη σύνθετων και κλιμακώσιμων ρομποτικών εφαρμογών.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία), απευθύνεται σε μηχανικούς ρομποτικής και προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να υλοποιήσουν αυτόνομη πλοήγηση και SLAM (Ταυτόχρονο Εντοπισμό και Χαρτογράφηση) χρησιμοποιώντας το ROS 2.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν το ROS 2 για εφαρμογές αυτόνομης πλοήγησης.
• Υλοποιήσουν αλγορίθμους SLAM για χαρτογράφηση και εντοπισμό.
• Ενσωματώσουν αισθητήρες όπως LiDAR και κάμερες με το ROS 2.
• Προσομοιώσουν και δοκιμάσουν την αυτόνομη πλοήγηση στο Gazebo.
• Αναπτύξουν στοίβες πλοήγησης σε φυσικά ρομπότ.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτική εξάσκηση με χρήση εργαλείων του ROS 2 και περιβαλλόντων προσομοίωσης.
• Υλοποίηση και δοκιμή σε ζωντανό εργαστήριο σε εικονικά ή φυσικά ρομπότ.

Επιλογές Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά, σε Λευκωσία (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία), απευθύνεται σε συμμετέχοντες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να ενισχύσουν τις δεξιότητές τους στον σχεδιασμό, τον προγραμματισμό και την ανάπτυξη ευφυών ρομποτικών συστημάτων για αυτοματισμό και πέρα από αυτόν.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοούν τις αρχές της Φυσικής Τεχνητής Νοημοσύνης και τις εφαρμογές της στη ρομποτική και τον αυτοματισμό.
• Να σχεδιάζουν και να προγραμματίζουν ευφυή ρομποτικά συστήματα για δυναμικά περιβάλλοντα.
• Να υλοποιούν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για αυτόνομη λήψη αποφάσεων σε ρομπότ.
• Να αξιοποιούν εργαλεία προσομοίωσης για τη δοκιμή και βελτιστοποίηση ρομποτικών συστημάτων.
• Να αντιμετωπίζουν προκλήσεις όπως η σύντηξη αισθητήρων, η επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο και η ενεργειακή αποδοτικότητα.

Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) για τη Ρομποτική συνδυάζει μηχανική μάθηση, συστήματα ελέγχου και σύντηξη αισθητήρων για τη δημιουργία ευφυών μηχανών ικανών να αντιλαμβάνονται, να συλλογίζονται και να δρουν αυτόνομα. Μέσω σύγχρονων εργαλείων όπως τα ROS 2, TensorFlow και OpenCV, οι μηχανικοί μπορούν πλέον να σχεδιάζουν ρομπότ που πλοηγούνται, σχεδιάζουν και αλληλεπιδρούν με πραγματικά περιβάλλοντα έξυπνα.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά (online ή onsite), απευθύνεται σε μηχανικούς μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αναπτύξουν, να εκπαιδεύσουν και να υλοποιήσουν συστήματα ρομποτικής καθοδηγούμενα από AI χρησιμοποιώντας σύγχρονες τεχνολογίες και πλαίσια ανοιχτού κώδικα.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Χρησιμοποιούν Python και ROS 2 για τη δημιουργία και την προσομοίωση ρομποτικών συμπεριφορών.
• Υλοποιούν φίλτρα Kalman και σωματιδιακά φίλτρα για εντοπισμό και παρακολούθηση.
• Εφαρμόζουν τεχνικές υπολογιστικής όρασης χρησιμοποιώντας το OpenCV για αντίληψη και ανίχνευση αντικειμένων.
• Χρησιμοποιούν το TensorFlow για πρόβλεψη κίνησης και έλεγχο βασισμένο στη μάθηση.
• Ενσωματώνουν SLAM (Ταυτόχρονος Εντοπισμός και Χαρτογράφηση) για αυτόνομη πλοήγηση.
• Αναπτύσσουν μοντέλα ενισχυτικής μάθησης για τη βελτίωση της λήψης αποφάσεων σε ρομποτικά συστήματα.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτική υλοποίηση με χρήση ROS 2 και Python.
• Πρακτικές ασκήσεις με προσομοιωμένα και πραγματικά ρομποτικά περιβάλλοντα.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

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

Ένα bot ή chatbot είναι ένα είδος ψηφιακού βοηθού που χρησιμοποιείται για την αυτοματοποίηση των αλληλεπιδράσεων των χρηστών σε διάφορες πλατφόρμες ανταλλαγής μηνυμάτων, επιτρέποντας την ταχύτερη ολοκλήρωση εργασιών χωρίς την ανάγκη ανθρώπινης επικοινωνίας.

Σε αυτήν την εκπαίδευση με ζωντανή διδασκαλία και φυσική παρουσία, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να ξεκινήσουν την ανάπτυξη ενός bot, ακολουθώντας τη δημιουργία δειγμάτων chatbot χρησιμοποιώντας εργαλεία και πλαίσια ανάπτυξης bots.

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

• Κατανοήσουν τις διαφορετικές χρήσεις και εφαρμογές των bots
• Κατανοήσουν την πλήρη διαδικασία ανάπτυξης bots
• Εξερευνήσουν τα διαφορετικά εργαλεία και πλατφόρμες που χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία bots
• Δημιουργήσουν ένα δείγμα chatbot για το Facebook Messenger
• Δημιουργήσουν ένα δείγμα chatbot χρησιμοποιώντας το Microsoft Bot Framework

Ακροατήριο

• Προγραμματιστές που ενδιαφέρονται να δημιουργήσουν το δικό τους bot

Μορφή του μαθήματος

• Συνδυασμός διαλέξεων, συζητήσεων, ασκήσεων και εκτεταμένης πρακτικής εξάσκησης

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Λευκωσία (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να μάθουν για την εφαρμοσιμότητα της τεχνητής νοημοσύνης σε μηχατρονικά συστήματα.

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

• Να αποκτήσουν μια επισκόπηση της τεχνητής νοημοσύνης, της μηχανικής μάθησης και της υπολογιστικής νοημοσύνης.
• Να κατανοήσουν τις έννοιες των νευρωνικών δικτύων και των διαφόρων μεθόδων μάθησης.
• Να επιλέγουν αποτελεσματικά προσεγγίσεις τεχνητής νοημοσύνης για πραγματικά προβλήματα.
• Να υλοποιούν εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης στη μηχατρονική μηχανική.