Building A Robot from the Ground Up培訓

無人機和攝影測量技術現已成為高精度基礎設施監管的重要工具。通過整合先進的大地測量原理、即時建模和高精度無人機測繪，專業人士可以在建築環境中獲得更深入的洞察、更高的準確性和生產力。

這門由講師指導的培訓（線上或線下）針對中高級專業人士，他們希望將先進的無人機和攝影測量工作流程，包括大地測量控制和高精度測繪技術，應用於複雜的基礎設施項目。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 應用先進的攝影測量方法，包括RTK/PPK工作流程和地面控制校準。
• 整合大規模基礎設施場地的大地測量參考系統和投影。
• 設計針對複雜地形和基礎設施幾何的精密飛行任務。
• 使用GIS軟體分析攝影測量數據，進行結構健康、變形和合規性追蹤。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 高級練習和真實案例研究。
• 使用無人機數據和建模工具進行實踐操作。

課程定制選項

• 如需為此課程定制培訓，請聯繫我們進行安排。

這是一個由講師指導的澳門（線上或線下）培訓課程，旨在幫助工程師和開發人員通過探索各種空中機器人概念和工具，設計、開發和測試空中載具。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解空中機器人的基礎知識。
• 建模和設計無人機及四旋翼飛行器。
• 學習飛行控制和運動規劃的基礎知識。
• 學習如何使用不同的空中機器人模擬工具。

在這個以講師為主導的澳門現場培訓中，參與者將學習如何對Arduino進行程式設計以供實際使用，例如控制燈，電機和運動檢測感測器。本課程假設在即時實驗室環境中使用真實的硬體元件（而不是軟體模擬硬體）。 

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 程式 Arduino 控制燈、電機和其他設備。
• 了解 Arduino 的架構，包括附加設備的輸入和連接器。
• 添加第三方組件（例如 LCD、加速計、陀螺儀和 GPS 追蹤器）以擴展 Arduino 的功能。
• 瞭解程式設計語言中的各種選項，從 C 語言到拖放語言。
• 測試、調試和部署 Arduino 以解決實際問題。

這個由 講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望設計和開發無人駕駛無人機的開發人員和技術人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置合適的開發環境。
• 選擇並應用正確的工具來對無人機進行程式設計。
• 瞭解並配置韌體、中間件和 API 堆疊。
• 使用無人機模擬軟體測試和調試他們的代碼。

Azure Bot服務結合了Microsoft Bot Framework和Azure功能的強大功能，可實現智能機器人的快速開發。

在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何使用Microsoft Azure輕鬆創建智能機器人

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解智能機器人的基礎知識
• 了解如何使用雲應用程序創建智能機器人
• 了解如何使用Microsoft Bot Framework，Bot Builder SDK和Azure Bot服務
• 了解如何使用bot模式設計機器人
• 使用Microsoft Azure開發他們的第一個智能機器人

聽眾

• 開發商
• 愛好者
• 工程師
• IT專業人士

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習

機器人或聊天機器人就像一個計算機助手，用於在各種消息傳遞平臺上自動進行使用者交互，並更快地完成工作，而無需使用者與另一個人交談。

在這個由講師指導的現場培訓中，參與者將學習如何開始開發機器人，因為他們使用機器人開發工具和框架逐步創建範例聊天機器人。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解機器人的不同用途和應用
• 了解開發機器人的完整過程
• 探索用於構建機器人的不同工具和平臺
• 為 Facebook Messenger 構建示例聊天機器人
• 使用 Microsoft Bot Framework 生成示例聊天機器人

觀眾

• 有興趣創建自己的機器人的開發人員

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和大量動手練習

本課程為講師指導的澳門（線上或線下）培訓，旨在幫助任何希望了解無人機系統（UAS）基礎知識並將無人機技術應用於各行業的規劃、運營、管理和分析的人士。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 掌握無人機（UAV）和無人機的基本知識。
• 了解無人機的分類和用途，以找到適合不同需求的無人機。
• 評估無人機的交付選項和法規，以便於無人機的便捷操作。
• 理解使用無人機技術的風險和倫理問題。
• 探索無人機的未來用途和功能，包括與其他技術的整合。

這項由講師主導的現場培訓(在線或現場)針對希望學習如何在建設項目中使用無人機和測量技術進行基礎設施監督的初學者到中級參加者。

培訓結束時，參加者將能夠：

• 了解無人機和測量的基本原理。
• 為建築工地制定和執行無人機飛行計劃。
• 進行測量追蹤，並製作詳細的地圖和3D模型。
• 利用測量數據進行基礎設施監督和問題檢測。
• 應用無人機技術提高施工現場的安全性和效率。

這種以講師為主導的澳門現場現場培訓面向希望應用空中機器人技術優化農業數據收集和分析的農業技術人員，研究人員和工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解無人機技術及其相關法規。
• 部署無人機來獲取、處理和分析作物數據，以改進耕作和農業方法。

這種以講師為主導的澳門現場培訓（現場或遠端）針對希望瞭解人工智慧對機電一體化系統的適用性的工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 大致瞭解人工智慧、機器學習和計算智慧。
• 了解神經網路的概念和不同的學習方法。
• 有效地選擇人工智慧方法來解決現實生活中的問題。
• 在機電一體化工程中實施 AI 應用。

這種由講師指導的現場培訓澳門（在線或現場）面向希望提高設計、程式設計和部署智慧機器人系統以實現自動化及其他領域的技能的中級參與者。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Physical AI 的原理及其在機器人和自動化中的應用。
• 為動態環境設計和程式設計智慧機器人系統。
• 實施 AI 模型，以便在機器人中進行自主決策。
• 利用模擬工具進行機器人測試和優化。
• 解決感測器融合、實時處理和能源效率等挑戰。

在這場由講師指導的澳門線下培訓中，學員將學習如何通過使用機器人可視化和模擬工具，開始將ROS應用於他們的機器人項目。

培訓結束時，學員將能夠：

• 了解ROS的基本概念。
• 學習如何使用ROS創建一個基本的機器人項目。
• 學習如何使用包括模擬和可視化工具在內的不同機器人工具。

這種由講師指導的現場培訓澳門（在線或現場）面向初級到中級和潛在的高級機器人開發人員，他們希望學習如何使用 ROS 使用 Python 對移動機器人進行程式設計。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置包括 ROS、Python 和移動機器人平臺的開發環境。
• 使用 Python 建立並運行 ROS 節點、主題、服務和操作。
• 使用 ROS 工具和實用程式來監視和調試 ROS 應用程式。
• 使用 ROS 包和庫來執行移動機器人的常見任務。
• 與其他框架和工具集成ROS。
• 故障排除和調試 ROS 應用程式。

智慧機器人是一個 Artificial Intelligence (AI) 系統，它可以從其環境和經驗中學習，並在這些知識的基礎上構建其能力。Smart Robots 可以與人類合作，與他們一起工作並從他們的行為中學習。此外，他們不僅能夠完成體力勞動，還能完成認知任務。除了物理機器人之外，Smart Robots也可以純粹基於軟體，作為軟體應用程式駐留在計算機中，沒有移動部件或與世界的物理交互。

在這個由講師指導的現場培訓中，參與者將學習用於對不同類型的機械 Smart Robots 進行程式設計的不同技術、框架和技巧，然後應用這些知識來完成他們自己的智慧機器人專案。

本課程分為 4 個部分，每個部分包括為期三天的講座、討論和在現場實驗室環境中動手開發機器人。每個部分都將以一個實用的實踐項目結束，讓參與者練習和展示他們所獲得的知識。

本課程的目標硬體將通過模擬軟體進行3D類比。ROS（機器人操作系統）開源框架 C++ 和 Python 將用於對機器人進行程式設計。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解機器人技術中使用的關鍵概念
• 瞭解和管理機器人系統中軟體和硬體之間的交互
• 瞭解並實施支撐 Smart Robots 的軟體元件
• 構建和操作類比機械智慧機器人，該機器人可以通過語音看到、感知、處理、抓取、導航並與人類互動
• 通過 Deep Learning 擴展智慧機器人執行複雜任務的能力
• 在實際場景中測試智能機器人並排除故障

觀眾

• 開發人員
• 工程師

課程形式

• 部分講座、部分討論、練習和大量動手實踐

注意

• 要定製本課程的任何部分（程式設計語言、機器人模型等），請聯繫我們進行安排。

Smart Robotics is the integration of artificial intelligence into robotic systems for improved perception, decision-making, and autonomous control.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level robotics engineers, systems integrators, and automation leads who wish to implement AI-driven perception, planning, and control in smart manufacturing environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand and apply AI techniques for robotic perception and sensor fusion.
• Develop motion planning algorithms for collaborative and industrial robots.
• Deploy learning-based control strategies for real-time decision making.
• Integrate intelligent robotic systems into smart factory workflows.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.