物理人工智能在工業應用中的實踐：從概念到實施培訓

這門在澳門（線上或線下）進行的由講師帶領的實作培訓旨在幫助希望深化設計、編程和部署高級自主系統專業知識的高階專業人士。

在完成本培訓後，學員將能夠：

• 設計具備自主能力的高級機器人系統。
• 實施尖端AI模型以進行決策和控制。
• 整合並優化實時傳感器數據以提高性能。
• 利用高級模擬工具進行系統測試和驗證。
• 解決自動化部署中的複雜挑戰。

這項由講師主導的現場培訓在澳門（線上或線下）進行，旨在吸引初級至中級程度的學員，探索物理人工智慧開發的倫理、法律及治理面向。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解與物理人工智慧相關的倫理挑戰。
• 識別關鍵的治理框架與法規。
• 制定負責任的人工智慧開發策略。
• 分析人工智慧部署中的倫理困境案例研究。

此在澳門（線上或線下）舉行的由講師主導的即時培訓，旨在幫助中階學員探討協作機器人及其他以人為本的AI系統在現代職場中的角色。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解以人為本的物理AI原則及其應用。
• 探索協作機器人如何提升職場生產力。
• 識別並解決人機互動中的挑戰。
• 設計優化人類與AI驅動系統協作的工作流程。
• 在整合AI的職場中倡導創新和適應性文化。

這門在澳門（線上或線下）進行的由講師主導的培訓，旨在幫助初學者探索物理人工智能的基本原理，包括其組件、開發流程以及基本智能機器的實作。

參加完此培訓後，學員將能夠：

• 理解物理人工智能的原理及其潛在應用領域。
• 設計並製作簡單的AI驅動機器人系統原型。
• 為機器感知和決策實作基礎的AI演算法。
• 使用ROS等工具進行機器人開發。
• 整合硬體與軟體，建構可運作的智能機器。

本課程為講師主導的培訓 澳門（線上或線下），專為希望提升設計、編程及部署智能機器人系統以用於自動化及其他領域技能的初階以上學員而設。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 掌握物理AI的原理及其在機器人與自動化的應用。
• 為動態環境設計並編程智能機器人系統。
• 在機器人中實現用於自主決策的AI模型。
• 運用模擬工具進行機器人測試與優化。
• 解決感測器融合、即時處理及能源效率等挑戰。