智能Robotics在制造业中的应用:AI用于感知、规划与控制 培訓
Smart Robotics 是將人工智能集成到機器人系統中,以提升感知、決策和自主控制能力。
本次由講師指導的培訓(線上或線下)面向高級機器人工程師、系統集成商和自動化負責人,旨在幫助他們在智能製造環境中實現基於AI的感知、規劃和控制。
通過本次培訓,參與者將能夠:
- 理解並應用AI技術於機器人感知和傳感器融合。
- 開發協作機器人和工業機器人的運動規劃算法。
- 部署基於學習的控制策略,用於即時決策。
- 將智能機器人系統集成到智能工廠的工作流程中。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在即時實驗室環境中進行動手操作。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
課程簡介
智能Robotics與AI集成簡介
- 工業4.0中的機器人概述
- AI在感知、規劃和控制中的作用
- 軟件與仿真環境
感知系統與Sensor Fusion
- 機器人計算機視覺(2D/3D攝像頭,LiDAR)
- 傳感器校準與融合技術
- 物體檢測與環境映射
Deep Learning用於感知
- 用於視覺識別的神經網絡
- 使用TensorFlow或PyTorch處理機器人數據
- 訓練感知模型以進行物體跟蹤
運動規劃與路徑優化
- 基於採樣和優化的規劃
- 使用MoveIt進行運動規劃
- 碰撞避免與動態重新規劃
基於學習的控制策略
- 用於機器人控制的強化學習
- 將AI集成到低級控制迴路中
- 使用OpenAI Gym和Gazebo進行仿真
智能製造中的協作機器人(Cobots)
- 安全標準與人機協作
- Programming與AI集成協作機器人
- 自適應行爲與即時響應
系統集成與部署
- 與工業控制器(PLC,SCADA)的接口
- Edge AI部署用於即時機器人
- 數據記錄、監控與故障排除
總結與下一步
最低要求
- 瞭解機器人系統與運動學
- 具備Python編程經驗
- 熟悉AI或機器學習概念
受衆
- Robotics工程師
- 系統集成商
- 自動化負責人
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AI-Powered Predictive Maintenance for Industrial Systems
14 時間:人工智能驅動的預測性維護通過機器學習和數據分析來預測設備故障並優化維護計劃。它將被動維護模式轉變爲主動策略,從而提高設備運行時間,降低成本,並延長資產壽命。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向希望在工業環境中實施人工智能驅動的預測性維護解決方案的中級專業人員。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 理解預測性維護與被動和預防性維護策略的區別。
- 收集並結構化機器數據以進行人工智能分析。
- 應用機器學習模型檢測異常並預測故障。
- 實施從傳感器數據到可操作洞察的端到端工作流程。
課程形式
- 互動講座與討論。
- 動手練習與案例研究。
- 即時演示與實用數據工作流程。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們進行安排。
AI for Process Optimization in Manufacturing Operations
21 時間:AI用於流程優化是通過機器學習和數據分析來提高製造運營的效率、質量和吞吐量的應用。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向中級製造專業人士,旨在幫助他們應用AI技術來簡化操作、減少停機時間,並支持持續改進計劃。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 理解與製造優化相關的AI概念。
- 收集和準備生產數據以進行分析。
- 應用機器學習模型識別瓶頸並預測故障。
- 可視化和解釋結果,以支持數據驅動的決策。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在即時實驗室環境中進行動手操作。
課程定製選項
- 如需定製本課程,請聯繫我們安排。
AI for Quality Control and Assurance in Production Lines
21 時間:AI用於質量控制是利用計算機視覺和機器學習技術,識別生產過程中的缺陷、異常和偏差。
本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向初級到中級質量專業人員,旨在幫助他們應用AI工具,實現自動化檢測並提升製造環境中的產品質量。
培訓結束後,學員將能夠:
- 瞭解AI在工業質量控制中的應用。
- 收集並標註來自生產線的圖像或傳感器數據。
- 使用機器學習和計算機視覺檢測缺陷。
- 開發簡單的AI模型,用於異常檢測和產量預測。
課程形式
- 互動講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在即時實驗室環境中動手操作。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
AI for Supply Chain and Manufacturing Logistics
21 時間:AI在供应链与制造物流中的应用,是通过预测分析、机器学习和自动化技术,优化库存、路径规划和需求预测。
本课程为讲师引导的培训(线上或线下),面向中级供应链专业人士,旨在帮助他们运用AI驱动工具,提升物流绩效,准确预测需求,并自动化仓库与运输操作。
通过本培训,参与者将能够:
- 了解AI在物流与供应链活动中的应用。
- 使用机器学习模型进行需求预测与库存控制。
- 分析路径并利用AI技术优化运输。
- 自动化仓库与订单履行流程中的决策。
课程形式
- 互动式讲座与讨论。
- 大量练习与实践。
- 在实验环境中进行实际操作。
课程定制选项
- 如需为本课程定制培训,请联系我们安排。
人工智能在智能工厂中的应用介绍 Industrial Automation
14 時間:智能工廠中的AI是指將人工智能應用於即時自動化、監控和優化工業操作的技術。
本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),旨在爲初級決策者和技術負責人提供戰略和實用的介紹,幫助他們瞭解如何在智能工廠環境中利用AI。
培訓結束後,學員將能夠:
- 理解AI和機器學習的核心原理。
- 識別製造業和自動化中的關鍵AI應用場景。
- 探索AI如何支持預測性維護、質量控制和流程優化。
- 評估啓動AI驅動計劃的步驟。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 真實案例研究和小組練習。
- 戰略框架和實施指導。
課程定製選項
- 如需定製本課程,請聯繫我們進行安排。
實作工作坊:使用工業數據實現AI Use Case
21 時間:AI Use Case 實施是一種實踐驅動、項目導向的方法,旨在應用機器學習、計算機視覺和數據分析,利用實際或模擬數據集解決現實中的工業挑戰。
本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向中級跨職能團隊,旨在幫助他們協作實施與其運營目標一致的AI用例,並積累處理工業數據管道的經驗。
培訓結束後,學員將能夠:
- 從運營、質量或維護中選擇並界定實際的AI用例。
- 跨角色協作開發機器學習解決方案。
- 處理、清理並分析多樣化的工業數據集。
- 基於選定用例展示一個AI解決方案的工作原型。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 小組練習與項目工作。
- 在即時實驗室環境中進行實踐操作。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
Developing Intelligent Bots with Azure
14 時間: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
Developing a Bot
14 時間: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
Building Digital Twins with AI and Real-Time Data
21 時間:數字孿生是通過即時數據和AI驅動的智能增強的物理系統的虛擬副本。
本次由講師指導的培訓(線上或線下)面向希望使用即時數據和基於AI的洞察構建、部署和優化數字孿生模型的中級專業人士。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 瞭解數字孿生的架構和組件。
- 使用仿真工具對複雜系統與環境進行建模。
- 將即時數據流集成到虛擬模型中。
- 應用AI技術進行預測行爲和異常檢測。
課程形式
- 互動講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在即時實驗室環境中進行動手操作。
課程定製選項
- 如需爲此課程定製培訓,請聯繫我們安排。
Edge AI for Manufacturing: 设备级的实时智能
21 時間:Edge AI 是將人工智能模型直接部署在網絡邊緣的設備上,實現即時決策並最小化延遲。
本次由講師主導的培訓(線上或線下)面向希望在製造環境中部署AI驅動的邏輯和控制系統的嵌入式與物聯網高級專業人員,這些環境對速度、可靠性和離線操作有嚴格要求。
通過本次培訓,參與者將能夠:
- 瞭解邊緣AI系統的架構與優勢。
- 構建並優化用於嵌入式設備部署的AI模型。
- 使用TensorFlow Lite和OpenVINO等工具進行低延遲推理。
- 將邊緣智能與傳感器、執行器和工業協議集成。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在即時實驗室環境中進行動手操作。
課程定製選項
- 如需定製本課程,請聯繫我們安排。
工業Computer Vision與人工智慧:缺陷檢測與視覺檢測
14 時間:工業計算機視覺與AI正在改變製造商和QA團隊檢測表面缺陷、驗證零件一致性以及自動化視覺檢測流程的方式。
本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向希望使用AI技術設計和實現計算機視覺系統進行缺陷檢測和檢查的中級到高級QA團隊、自動化工程師和開發人員。
通過本培訓,學員將能夠:
- 瞭解工業視覺系統的架構和組成部分。
- 使用深度學習構建視覺缺陷檢測的AI模型。
- 將即時檢測管道與工業相機和設備集成。
- 部署並優化用於生產環境的AI驅動檢測系統。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在實驗室環境中進行實際操作。
課程定製選項
- 如需定製本課程,請聯繫我們安排。
面向機電一體化的人工智慧 (AI)
21 時間: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。
物理AI與機器人技術及自動化
21 時間:本次由講師指導的線下或線上培訓,面向中級水平的參與者,旨在提升他們在設計和部署智能機器人系統以用於自動化及其他領域的能力。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 理解Physical AI的原理及其在機器人和自動化中的應用。
- 爲動態環境設計和編程智能機器人系統。
- 爲機器人實現自主決策的AI模型。
- 利用仿真工具進行機器人測試和優化。
- 應對傳感器融合、即時處理和能源效率等挑戰。
Smart Robots for Developers
84 時間: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。