Artificiell intelligens (AI) för mekatronik Träningskurs

Artificiell intelligens (AI) för robotik kombinerar maskininlärning, styrsystem och sensorfusning för att skapa intelligenta maskiner som kan uppfatta, resonera och handla autonomt. Genom moderna verktyg som ROS 2, TensorFlow och OpenCV kan ingenjörer nu utforma robotar som navigerar, planerar och interagerar med det verkliga världsmiljön på ett intelligent sätt.

Denna instruktörledande, live-träning (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer på mellannivå som vill utveckla, träna och distribuera AI-drivna robotiska system med hjälp av aktuella öppen källkods teknologier och ramverk.

Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Använda Python och ROS 2 för att bygga och simulera robotbeteenden.
• Implementera Kalman- och partikelfilter för lokaliserings- och spårningsändamål.
• Använda datorseende tekniker med OpenCV för uppfattning och objekterkänningsändamål.
• Använda TensorFlow för rörelseprediktion och lärandebaserad styrning.
• Integrera SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) för autonom navigation.
• Utveckla reinforcement learning-modeller för att förbättra roboternas beslutsfattande.

Kursens format

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Praktisk implementering med ROS 2 och Python.
• Praktiska övningar med simulerade och verkliga robotiska miljöer.

Kursanpassningsalternativ

För att begära en anpassad träning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.

ROS 2 (Robot Operating System 2) är ett öppen källkodsbaserat ramverk som är utformat för att stödja utvecklingen av komplexa och skalbara robotapplikationer.

Detta instruktörledda, liveutbildning (online eller på plats) riktas till mellantidsnivås robottekniker och utvecklare som önskar implementera autonom navigation och SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) med hjälp av ROS 2.

Till slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera och anpassa ROS 2 för autonom navigationsapplikationer.
• Implementera SLAM-algoritmer för kartläggning och lokalisering.
• Integrera sensorer som LiDAR och kameror med ROS 2.
• Simulera och testa autonom navigation i Gazebo.
• Distribuera navigationsstackar på fysiska robotar.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Praktisk övning med hjälp av ROS 2-verktyg och simuleringsmiljöer.
• Livslab-implementation och testning på virtuella eller fysiska robotar.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att arrangera.

OpenCV är en öppen källkodsbaserad datorsynsbibliotek som möjliggör realtidsbildbehandling, medan djupinlärningsramverk som TensorFlow ger verktyg för intelligent perception och beslutstagen i robotiska system.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) är riktad till mellannivårobotikingenjörer, datorsynsexperter och maskininlärningsingenjörer som vill använda datorsynstekniker och djupinlärning för robotisk perception och autonomi.

Genom denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera datorsynströmmar med OpenCV.
• Länka djupinlärningsmodeller för objektidentifiering och -igenkänning.
• Använda synbaserade data för robotisk kontroll och navigation.
• Kombinera klassiska synsalgoritmer med djup neurala nätverk.
• Distribuera datorsynssystem på inbyggda och robotiska plattformar.

Formatet för kursen

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Händerbasär övning med OpenCV och TensorFlow.
• Labbimplementering på simulerade eller fysiska robotiska system.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

En bot eller chatbot är som en datorassistent som används för att automatisera användarinteraktioner på olika meddelandeplattformar och få saker gjorda snabbare utan att användarna behöver prata med en annan människa.

I denna instruktörsledda, live-utbildning kommer deltagarna att lära sig hur man kommer igång med att utveckla en bot när de går igenom skapandet av exempelchattbotar med hjälp av verktyg och ramverk för botutveckling.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de olika användningarna och tillämpningarna av bots
• Förstå hela processen för att utveckla bots
• Utforska de olika verktygen och plattformarna som används för att bygga bots
• Bygg ett exempel på chatbot för Facebook Messenger
• Bygg ett exempel på chatbot med Microsoft Bot Framework

Publik

• Utvecklare som är intresserade av att skapa sin egen bot

Kursens format

• Delföreläsning, deldiskussion, övningar och tung praktisk praktik

Edge AI möjliggör att artificiella intelligensmodeller körs direkt på inbyggda eller resursbegränsade enheter, vilket minskar latens och energiförbrukning samtidigt som autonomi och integritet i robotiska system ökar.

Detta instruktörsledda, liveutbildning (online eller platsbaserad) är riktat till mellannivås inbyggda utvecklare och robottekniker som vill implementera inferens- och optimeringstekniker för maskininlärning direkt på robotikhårdvara med hjälp av TinyML och Edge AI-frameworkar.

Till slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i TinyML och Edge AI för robotik.
• Konvertera och distribuera AI-modeller för inferens på enheten.
• Optimera modeller för hastighet, storlek och energieffektivitet.
• Integrera Edge AI-system i robotiska styrarkitekturer.
• Bewärdera prestanda och noggrannhet i verkliga scenarier.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Händerbaserad praktik med TinyML- och Edge AI-verktygskedjor.
• Praktiska övningar på inbyggda och robotikhårdvaraplattformar.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till deltagare med mellanliggande kunskaper som vill utforska rollen hos samarbetande robotar (cobots) och andra människocentrerade AI-system i moderna arbetsplatser.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för människocentrerad fysisk AI och dess tillämpningar.
• Utforska hur samarbetande robotar kan höja produktiviteten på arbetsplatsen.
• Identifiera och hantera utmaningar i interaktionen mellan människa och maskin.
• Formulera arbetsflöden som optimerar samarbetet mellan människor och AI-drivna system.
• Framföra en kultur av innovation och anpassningsförmåga på arbetsplatser där AI är integrerat.

Människa-Robot Interaktion (HRI): Röst, Gest och Samverkande Kontroll är ett praktiskt kursutbud som är utformat för att introducera deltagarna till design och implementering av intuitiva gränssnitt för människa-robot-kommunikation. Kursen kombinerar teori, designprinciper och programmeringspraxis för att bygga naturliga och responsiva interaktionssystem med hjälp av tal, gest och delad kontrolltekniker. Deltagarna kommer att lära sig hur man integrerar perceptionsmoduler, utvecklar multimodala inmatningssystem och designar robotar som kan samverka säkert med människor.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktas till deltagare på nybörjarnivå till mellannivå som vill designa och implementera människa-robot-interaktionsystem som förbättrar användbarheten, säkerheten och användarupplevelsen.

Efter kursens avslutning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grundläggande principer och designprinciper för människa-robot-interaktion.
• Utveckla röstsändare och responsmekanismer för robotar.
• Implementera gesterkänning med hjälp av datorseende-tekniker.
• Designa samverkande kontrollsystem för säker och delad autonomi.
• Utvärdera HRI-system baserat på användbarhet, säkerhet och människa-relaterade faktorer.

Kursformat

• Interaktiva föreläsningar och demonstrationer.
• Praktiska programmerings- och designövningar.
• Praktiska experiment i simulering eller verkliga robotmiljöer.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad träning för denna kurs, kontakta oss för att arrangera.

Industriell Robotikautomatisering: ROS-PLC Integration & Digitala tvillingar är ett praktiskt kursinnehåll som fokuserar på att koppla industriell automatisering med moderna robotframställningar. Deltagarna kommer att lära sig att integrera ROS-baserade robotiska system med PLC:er för synkroniserade operationer och utforska digitala tvillingmiljöer för att simulera, övervaka och optimera produktionsprocesser. Kursen betonar interoperation, realtidssamtal och prediktiv analys med hjälp av digitala repliker av fysiska system.

Denna instruktörsvårdad, liveutbildning (online eller på plats) är riktad till mellannivåprofessorer som vill bygga praktiska färdigheter i att ansluta ROS-styrda robotar med PLC-miljöer och implementera digitala tvillingar för automatisering och produktionsoptimering.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna kunna:

• Förstå kommunikationsprotokoll mellan ROS- och PLC-system.
• Implementera realtidsdatautbytte mellan robotar och industriella kontroller.
• Utveckla digitala tvillingar för övervakning, testning och processsimulering.
• Integrera sensorer, aktuatorer och robotmanipulatorer inom industriella arbetsflöden.
• Designa och validera industriella automatiseringssystem med hybrid-simuleringsmiljöer.

Kursens format

• Interaktiv föreläsning och arkitekturgenomgångar.
• Praktiska övningar för att integrera ROS- och PLC-system.
• Simulering och implementering av digitala tvillingprojekt.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att arrangera.

Multi-Robot Systems and Swarm Intelligence är ett avancerat utbildningskurs som utforskar design, samordning och kontroll av robotteams inspirerade av biologiska svärmuppföranden. Deltagarna kommer att lära sig hur man modellerar interaktioner, implementerar decentraliserad beslutsfattande och optimerar samarbete mellan flera agenter. Kursen kombinerar teori med praktisk simulering för att förbereda lärande på tillämpningar inom logistik, försvar, räddning och autonoma utforskningar.

Denna handledardriven, live-utbildning (online eller på plats) är riktad till avancerade professionella som vill designa, simulera och implementera multi-robot- och svärmbaserade system med hjälp av öppen källkod ramverk och algoritmer.

Till slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principer och dynamik i svärmintelligens och samverkande robotar.
• Designa kommunikations- och samordningsstrategier för multi-robot-system.
• Implementera decentraliserade beslutsfattande- och konsensalgoritmer.
• Simulera kollektiv beteenden som formation kontroll, flockning och täckning.
• Tillämpa svärmtekniker på verkliga scenarier och optimeringsproblem.

Kursformat

• Avancerade föreläsningar med djupgående algoritmstudier.
• Praktiskt kodning och simulering i ROS 2 och Gazebo.
• Samarbetsprojekt som tillämpar svärmintelligensprinciper.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

Detta instruktörsledd, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktas till fortgeschrittade robottekniker och AI-forskare som vill använda multimodal AI för att integrera olika sensoriska data för att skapa mer självständiga och effektiva robotar som kan se, höra och känna.

Vid utbildningens avslutande kommer deltagarna kunna:

• Implementera multimodal sensing i robotiska system.
• Utveckla AI-algoritmer för sensorfusion och beslutsfattande.
• Skapa robotar som kan utföra komplexa uppgifter i dynamiska miljöer.
• Hantera utmaningar inom realtidsdatbehandling och aktuation.

Detta instruktörsvägda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktas till deltagare på mellannivå som vill förbättra sina kunskaper i design, programmering och distribution av intelligenta robotiska system för automatisering och mer.

När utbildningen är avslutad kommer deltagarna att kunna:

• Fatta principerna för Fysisk AI och dess tillämpningar inom robotteknik och automatisering.
• Designa och programmera intelligenta robotiska system för dynamiska miljöer.
• Implementera AI-modeller för autonom beslutsfattande i robotar.
• Utnyttja simuleringsverktyg för robottestning och optimering.
• Hantera utmaningar som sensorfusion, realtidsbehandling och energieffektivitet.

Praktisk Rapid Prototyping för Robotik med ROS 2 & Docker är ett praktiskt kursutbud som hjälper utvecklare att bygga, testa och distribuera robotapplikationer effektivt. Deltagarna kommer att lära sig hur man behållar robotmiljöer, integrerar ROS 2-paket och prototyper modulära robotsystem med Docker för reproducerbarhet och skalbarhet. Kursen betonar agilitet, versionshantering och samarbetspraktiker som passar tidiga utvecklings- och innovationslag.

Denna instruktörleda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till nybörjare- till mellannivådeltagare som vill snabba upp robotikutvecklingsarbetsflöden med ROS 2 och Docker.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Sätta upp en ROS 2-utvecklingsmiljö inom Docker-containrar.
• Utveckla och testa robotprototyper i modulära, reproducerbara miljöer.
• Använda simuleringsverktyg för att validera systembeteende innan det distribueras till hårdvara.
• Samarbeta effektivt med behållade robotprojekt.
• Tillämpa kontinuerliga integrations- och distributionskoncept i robotpipelines.

Kursformat

• Interaktiva föreläsningar och demonstreringar.
• Praktiska övningar med ROS 2- och Docker-miljöer.
• Miniprojekt fokuserade på reala robotapplikationer.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.

Förstärkningsinlärning (RL) är en maskininlärningsparadigm där agenter lär sig fatta beslut genom att interagera med ett miljö. Inom robotik låter RL autonoma system utveckla anpassningsbara kontroll- och beslutningsfattande förmågor genom erfarenhet och återkoppling.

Denna instruktörsledd, liveutbildning (online eller på plats) är riktad till avancerade maskininlärningsingenjörer, robotikforskare och utvecklare som vill designa, implementera och distribuera förstärkningsinlärningsalgoritmer i robotprogram.

Genom denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna och matematiken bakom förstärkningsinlärning.
• Implementera RL-algoritmer som Q-learning, DDPG och PPO.
• Integrera RL med robotiksimuleringsmiljöer genom att använda OpenAI Gym och ROS 2.
• Låta robotar utföra komplexa uppgifter autonomt genom prov-och-fel-metoden.
• Optimera träningsprestandan med hjälp av djupinlärningsramverk som PyTorch.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Praktisk implementation med Python, PyTorch och OpenAI Gym.
• Praktiska övningar i simulerade eller fysiska robotikmiljöer.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att arrangera.

Robotmanipulation och greppning med djupinlärning är ett avancerat kursområde som bryggar samman robotkontroll med moderna maskininlärningstekniker. Deltagarna kommer att utforska hur djupinlärning kan förbättra perception, rörelseplanering och precis greppning i robotiska system. Genom teori, simulering och praktiska kodningsövningar guider kursen lärande från perceptionsbaserad kontroll till slutgiltig policylearning för manipulationsuppgifter.

Denna instruktörledd, liveutbildning (online eller på plats) riktas till avancerade professionella som vill använda djupinlärningsmetoder för att aktivera intelligent, anpassningsbar och exakt robotmanipulation.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Utveckla perceptionsmodeller för objektigenkänning och lägeuppskattning.
• Träna neuronnät för greppdetektering och rörelseplanering.
• Integrera djupinlärningsmoduler med robotkontroller med hjälp av ROS 2.
• Simulera och utvärdera grepp- och manipulationsstrategier i virtuella miljöer.
• Distribuera och optimera inlärda modeller på verkliga eller simulerade robotarmar.

Kursformat

• Experterledd föreläsning och algoritmiska djupdykningar.
• Handson kodnings- och simuleringsexövningar.
• Projektbaserad implementering och tester.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna det.

Smart Robotics är integrationen av artificiell intelligens i robotiksystem för förbättrad perception, beslutsfattande och autonom kontroll.

Denna instruktörsledda liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade robotikingenjörer, systemintegratörer och automatiseringsansvariga som vill implementera AI-drivna perception, planering och kontroll i smarta tillverkningsmiljöer.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå och tillämpa AI-tekniker för robotperception och sensorfusion.
• Utveckla rörelseplaneringsalgoritmer för samarbetsrobotar och industrirobotar.
• Distribuera lärobaserade kontrollstrategier för realtidsbeslutsfattande.
• Integrera intelligenta robotiksystem i arbetsflöden i smarta fabriker.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Hands-on-implementering i en live-lablabmiljö.

Alternativ för kursanpassning

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att boka.