Praktisk Rapid Prototyping for Robotics med ROS 2 & Docker Treningskurs

Kunstig Intelligens (AI) for Robotikk kombinerer maskinlæring, styringssystemer og sensorfusjon for å skape intelligente maskiner som er i stand til å oppfatte, resonere og handle selvstendig. Gjennom moderne verktøy som ROS 2, TensorFlow og OpenCV, kan ingeniører nå designe roboter som navigerer, planlegger og interagerer intelligent med virkelige miljøer.

Dette undervisningsbaserte, live-kurs (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå ingeniører som ønsker å utvikle, trene og distribuere AI-drivne robotikk-systemer ved hjelp av nåværende open-source teknologier og rammer.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Bruke Python og ROS 2 til å bygge og simulere robotisk adferd.
• Implementere Kalman- og Partikelfilter for lokaliserings- og sporingsformål.
• Bruke datavisualiserings teknikker med OpenCV for oppfattelse og objektidentifisering.
• Bruke TensorFlow for bevegelsesprediksjon og læring-basert styring.
• Integrere SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) for selvstendig navigasjon.
• Utvikle forsterkningslæringsmodeller for å forbedre robotisk beslutningstaking.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Praktisk implementering ved hjelp av ROS 2 og Python.
• Praktiske øvelser med simulerte og reelle robotiske miljøer.

Kursanpassningsalternativer

For å forespørre et tilpasset kurs for dette emnet, vennligst kontakt oss for å arrangere.

I denne instruktørførte, live-treningen i Norge (online eller på stedet), vil deltagere lære de ulike teknologiene, rammeverkene og teknikkene for å programmere ulike typer roboter til bruk i kjerneteknologi- og miljøsystemer.

Den 6-uke lange kurset holdes 5 dager i uken. Hver dag varer 4 timer og består av forelesninger, diskusjoner og håndig robotutvikling i en live-lab-miljø. Deltagere vil fullføre ulike reelle prosjekter som er relevante for deres arbeid for å øve på den innleverte kunnskapen.

Målet med denne kurset vil bli simulert i 3D gjennom simuleringsprogramvare. ROS (Robot Operating System) open-source-rammeverket, C++ og Python vil brukes for å programmere robotene.

Ved slutt på denne treningen vil deltagere kunne:

• Forstå de nøkkeleneskonter som brukes i robotteteknologi.
• Forstå og håndtere interaksjonen mellom programvare og maskinvare i et robotsystem.
• Forstå og implementere de programvarekomponentene som ligger til grunn for robotikk.
• Bygge og driftssette en simulert mekanisk robot som kan se, oppdage, behandle, navigere og interagiere med mennesker gjennom tale.
• Forstå de nødvendige elementene av kunstig intelligens (maskinlæring, dyp læring, etc.) som er anvendelige for å bygge en smart robot.
• Implementere filtre (Kalman og Partikkel) for å gjøre det mulig for robotten å lokalisere bevegelige objekter i miljøet sitt.
• Implementere søkalgoritmer og bevægelsesplanlegging.
• Implementere PID-kontroller for å regulere robottenes bevegelser i miljøet.
• Implementere SLAM-algoritmer for å gjøre det mulig for en robot å kartlegge et ukjent miljø.
• Utvide robottens evne til å utføre komplekse oppgaver gjennom dyp læring.
• Teste og feilsøke en robot i realistiske scenarier.

ROS 2 (Robot Operating System 2) er en open-source ramme som er utviklet for å støtte utviklingen av komplekse og skalablene robotapplikasjoner.

Dette instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivås robotikkforskere og utviklere som ønsker å implementere selvstyrende navigasjon og SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) ved hjelp av ROS 2.

Avslutningen på denne treningen vil deltakerne kunne:

• Konfigurere og sette opp ROS 2 for selvstyrende navigasjonsapplikasjoner.
• Implementere SLAM-algoritmer for kartlegging og lokalisering.
• Integrasjon av sensorer som LiDAR og kameraer med ROS 2.
• Simulere og teste selvstyrende navigasjon i Gazebo.
• Distribuere navigasjonsstacks på fysiske roboter.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Håndværkspraksis ved hjelp av ROS 2-verktøy og simuleringsmiljøer.
• Livslab-implementering og testing på virtuelle eller fysiske roboter.

Kursinnholdstillpasningsmuligheter

• For å be om et tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne.

OpenCV er et open-source bibliotek for datavisjon som gjør det mulig å behandle bilder i sanntid, mens deep learning rammerverk som TensorFlow gir verktøyene for intelligent oppfattelse og beslutningsprosesser i robotikk-systemer.

Dette instruktørflyttere, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-robotikk-ingeniører, datavisjon-praktikere og maskinlæring-ingeniører som ønsker å anvende datavisjons- og deep learning-teknikker for robotikk-persepsjon og autonomi.

Etter denne treningen vil deltakerne kunne:

• Implementere datavisjons-rørledninger ved hjelp av OpenCV.
• Tilpasse deep learning-modeller for objektetekning og -gjenkjenning.
• Bruk visuelt data til robotikk-styring og navigasjon.
• Kombinere klassiske visjonsalgoritmer med dype nevrale nettverk.
• Distribuere datavisjons-systemer på inbyggede og robotikk-plattformer.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Håndig praksis ved hjelp av OpenCV og TensorFlow.
• Liv-lab implementasjon på simulerede eller fysiske robotikk-systemer.

Kurs tilpassingsalternativer

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

En bot eller chatbot er som en dataassistent som brukes til å automatisere brukerinteraksjoner på ulike meldingsplattformer og få ting gjort raskere uten at brukerne trenger å snakke med et annet menneske.

I denne instruktørledede, live-opplæringen vil deltakerne lære hvordan de kan komme i gang med å utvikle en bot når de går gjennom opprettelsen av eksempelchatboter ved å bruke robotutviklingsverktøy og -rammeverk.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de forskjellige brukene og bruksområdene til roboter
• Forstå hele prosessen med å utvikle roboter
• Utforsk de forskjellige verktøyene og plattformene som brukes til å bygge roboter
• Bygg en prøve chatbot for Facebook Messenger
• Bygg en prøve chatbot ved å bruke Microsoft Bot Framework

Publikum

• Utviklere som er interessert i å lage sin egen bot

Format på kurset

• Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Edge AI gjør det mulig å kjøre kunstige intelligensmodeller direkte på innebyggede eller ressursbegrensete enheter, noe som reduserer latenstid og strømforbruk samtidig som autonomi og privatliv blir økt i robotiske systemer.

Dette instruktørførte, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå innebyggede utviklere og robotikk ingeniører som ønsker å implementere maskinlæring inferens- og optimeringsteknikker direkte på robotikk hardvara ved hjelp av TinyML og Edge AI rammeverk.

Til slutt av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Få en forståelse for grunnleggende prinsipper i TinyML og edge AI for robotikk.
• Konvertere og distribuere AI-modeller for inferens på enheten.
• Optimere modeller for hastighet, størrelse og energieffektivitet.
• Integrasjon av edge AI-systemer i robotikk kontrollarkitekturer.
• Vurdere ytelse og nøyaktighet i sanne miljøer.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Praktisk øvelse ved hjelp av TinyML- og edge AI-verktøykasser.
• Pedagogiske øvelser på innebyggede og robotikk hardvara platformer.

Kurs tilpasningsmuligheter

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Dette instruktørledede, live-utdanningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot deltakere på mellomnivå som ønsker å utforske rollen til samarbeidsroboter (cobots) og andre menneskefokuserte AI-systemer i moderne arbeidsplasser.

Til slutt av denne utdanningen, vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for Menneskefokusert Fysisk KI og dets anvendelser.
• Utforske rollen til samarbeidsroboter i forbedring av produktivitet på arbeidsplassen.
• Identifisere og håndtere utfordringer i menneskemaskin-interaksjon.
• Designe arbeidsflyt som optimiserer samarbeid mellom mennesker og AI-drevne systemer.
• Fremme en kultur av innovasjon og tilpasningsdyktighet i AI-integrede arbeidsplasser.

Menneske-Robot Interaksjon (MRI): Rost, Gestyrer & Samvirksom Kontroll er et praktisk kurs designet for å innføre deltakerne med utforming og implementering av intuitive grensesnitt for menneske–robot kommunikasjon. Kursus kombinerer teori, designprinsipper og programmeringsteori for å bygge naturlige og responsmessige interaksjonssystemer ved hjelp av tale, gestyrer og delte kontrollteknikk. Deltakerne vil lære hvordan de kan integrere persepsjonsmoduler, utvikle multimodale inngangssystemer og designe roboter som kan samarbeide sikkert med mennesker.

Dette instruktørledede, live-kurs (online eller på stedet) er rettet mot deltakere med begynder– til mellomnivå erfaring som ønsker å designe og implementere menneske–robot interaksjonssystemer som forbedrer brukervennlighet, sikkerhet og brukeropplevelse.

Ved slutten av dette kursus vil deltakerne være i stand til:

• Forstå grunnlaget og designprinsippene for menneske–robot interaksjon.
• Utvikle talebasert kontroll og responsmekanismer for roboter.
• Implementere gestyregjenkjenning ved hjelp av datavisjonsteknikker.
• Designe samvirksom kontrollsystem for sikker og delt autonomi.
• Evaluere MRI-systemer basert på brukervennlighet, sikkerhet og menneskelige faktorer.

Kursformatet

• Interaktive foredrag og demonstrasjoner.
• Praktisk kode- og designøvelser.
• Praktiske eksperimenter i simulasjon eller reelle robotmiljøer.

Kursjusteringsoptioner

• For å be om et tilpasset kurs for dette emnet, vennligst kontakt oss for å ordne det.

Industriell Robotikkautomatisering: ROS-PLC Integrasjon & Digitale Dobbeltmodeller er et praktisk kurs fokuset på å forbinde industriell automatisering med moderne robotikkrammer. Deltakerne vil lære å integrere ROS-baserte robotsystemer med PLCs for synkroniserte operasjoner og utforske digitale dobbeltmodeller for simulering, overvåking og optimering av produsjonprosesser. Kurset legger vekt på interoperabilitet, sanntidskontroll og prediktiv analyse ved hjelp av digitale kopier av fysiske systemer.

Dette instruktørførte, liveopplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå profesjonelle som ønsker å bygge praktiske ferdigheter i å koble ROS-kontrollerte roboter med PLC-miljøer og implementere digitale dobbeltmodeller for automatisering og produksjons_optimering.

Ved slutten av dette opplæringsprogrammet, vil deltakerne kunne:

• Forstå kommunikasjonsprotokoller mellom ROS og PLC-systemer.
• Implementere sanntidsdatautveksling mellom roboter og industrielle kontroller.
• Utvikle digitale dobbeltmodeller for overvåking, testing og prosesssimulering.
• Integrere sensorer, aktuatorer og robotmanipulatorer i industrielle arbeidsflytter.
• Designe og validere industrielle automatiseringssystemer ved hjelp av hybrid simuleringsmiljøer.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og arkitekturgjennomgang.
• Praktiske øvelser for å integrere ROS og PLC-systemer.
• Simulering og implementasjon av digitale dobbeltmodeller-prosjekt.

Kursinnholds tilpasningsoptjoner

• For å be om et tilpasset kurs, vennligst kontakt oss for å avtale.

Dette kurset, ledet av instruktører, (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å lære om anvendeligheten av kunstig intelligens i mekatroniske systemer.

Ved slutten av dette kurset, vil deltakerne kunne:

• Få en oversikt over kunstig intelligens, maskinlæring og beregningsintelligens.
• Forstå konseptene om neuronale nettverk og ulike læremetoder.
• Velge kunstig intelligens tilnærming effektivt for virkelige problemer.
• Implementere AI-applikasjoner i mekatronikk.

Multi-Robot Systems og Swarm Intelligence er en avansert treningssak som utforsker design, koordinering og kontroll av robotlag inspirert av biologiske sværmekanismer. Deltakerne vil lære hvordan man modellerer interaksjoner, implementerer fordelt beslutningsprosessering og optimaliserer samarbeid mellom flere agenter. Kurset kombinerer teori med håndsrustning for simulering for å berede lærerne til anwendung i logistikk, forsvar, søk-og-redningsoperasjoner og autonom utforskning.

Dette undervisningsledet, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot avanserte nivåer av profesjonelle som ønsker å designe, simulere og implementere multi-robot og sværmekanisme-systemer ved hjelp av open-source rammer og algoritmer.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til:

• Å forstå prinsippene og dynamikken i sværmekanisme og samarbeidende robotikk.
• Designe kommunikasjon- og koordineringsstrategier for multi-robot-systemer.
• Implementere fordelt beslutningsprosessering og konsensusalgoritmer.
• Simulere kollektivt atferdssammenheng som formkontroll, flokkning og dekningsområder.
• Anvende sværmekanisme-teknikker i virkelige situasjoner og optimeringsproblemer.

Kursformatet

• Avanserte forelesninger med algoritmiske dykkdykker.
• Håndsrustning for kode- og simulering i ROS 2 og Gazebo.
• Samvirkeprosjekt som anvender prinsipper fra sværmekanisme.

Kursanpassningsmuligheter

• For å be om et anpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å planlegge.

Dette instruktørlastede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot høy nivå robotikk ingeniører og AI forskere som ønsker å bruke Multimodal AI for å integrere ulike sensoriske data for å skape mer autonome og effektive roboter som kan se, høre og føle.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Implementere multimodal sensoring i robotiske systemer.
• Utvikle AI-algoritmer for sensorfusjon og beslutningstaking.
• Skape roboter som kan utføre komplekse oppgaver i dynamiske miljøer.
• Tackle utfordringer knyttet til realtids dataforbehandling og aktuering.

Dette instruktørledede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot deltakere på mellomnivå som ønsker å forbedre sine ferdigheter i design, programmering og implementering av intelligente robotiske systemer for automatisering og mer.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for fysisk AI og dets anvendelser i robottikk og automatisering.
• Designe og programmere intelligente robotiske systemer for dynamiske miljøer.
• Implementere AI-modeller for autonomt beslutningsfattning i robotten.
• Utnytte simuleringstøy for robottesting og optimalisering.
• Håndtere utfordringer som sensorfusjon, sanntidsbehandling og energieffektivitet.

Reinforcement learning (RL) er en maskinlæringsteori der tillater agenter å lære å ta beslutninger ved å interagere med et miljø. I robotikk lar RL autonome systemer utvikle tilpassede kontroll- og beslutningskapasiteter gjennom erfaring og tilbakemelding.

Dette instruktørførte, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte maskinlæringsingeniører, robotikkforskere og utviklere som ønsker å designe, implementere og distribuere reinforcement learning-algoritmer i robotapplikasjoner.

Avslutningen av denne treningen vil deltagene kunne:

• Føre ut prinsipper og matematikk rundt reinforcement learning.
• Implementere RL-algoritmer som Q-learning, DDPG og PPO.
• Integrasjon av RL med robotikksimuleringmiljøer ved hjelp av OpenAI Gym og ROS 2.
• Trene roboter til å utføre komplekse oppgaver autonomt gjennom prøv og feil.
• Optimere treningseffektivitet ved hjelp av deep learning-rammeverk som PyTorch.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Praktisk implementering ved hjelp av Python, PyTorch og OpenAI Gym.
• Pedagogiske øvelser i simulerte eller fysiske robotikkmiljøer.

Kursinnhold tilpassningsoptsjoner

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Smart Robotics er integreringen av kunstig intelligens i robotteknologi for forbedret oppfatning, beslutningsfaglighet og autonom kontroll.

Denne instruktørledede, live-training (online eller på sted) er rettet mot avanserte robotteknikere, systemintegratører og automatiseringsledere som ønsker å implementere AI-drevet oppfatning, planlegging og kontroll i smarte produksjonsmiljøer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå og anvende AI-teknikker for robotteknologi og sensorfusjon.
• Utvikle bevegelsesplanleggingsalgoritmer for samarbeids- og industrirobotter.
• Utplassere læringbaserte kontrollstrategier for realtidsbeslutninger.
• Integrere intelligente robottersystemer i smarte fabrikkarbeidsflyter.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praksis.
• Hånds-on implementering i en live-lab-miljø.

Kurskustomiseringsalternativer

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, kontakt oss for å avtale.