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課程時長 21 時間：
課程簡介
智慧機器人与 AI 整合簡介
- 產業 4.0 中機器人技術概況
- AI 在感知、規劃與控制中的角色
- 軟體與模擬環境
感知系統與感測器數據融合
- 機器人電腦視覺（2D/3D 相機、LiDAR）
- 感測器校準與融合技術
- 物件偵測與環境建圖
用於感知的深度學習
- 用於視覺識別的神經網路
- 使用 TensorFlow 或 PyTorch 處理機器人數據
- 訓練用於物件追蹤的感知模型
運動規劃與路徑優化
- 基於採樣與基於優化的規劃
- 使用 MoveIt 進行運動規劃
- 避障與動態重新規劃
基於學習的控制策略
- 用於機器人控制的強化學習
- 將 AI 整合至底層控制迴路
- 使用 OpenAI Gym 和 Gazebo 進行模擬
智慧製造中的協作機器人（Cobots）
- 安全標準與人機協作
- 協作機器人的編程與 AI 整合
- 適應性行為與即時響應
系統整合與部署
- 與工業控制器（PLC, SCADA）的介面連接
- 邊緣 AI 在即時機器人應用中的部署
- 數據記錄、監控與故障排除
最低要求
- 對機器人系統及運動學有基本理解
- 具備 Python 編程經驗
- 熟悉 AI 或機器學習概念
目標受眾
- 機器人工程師
- 系統集成商
- 自動化負責人
客戶評論 (1)
如何在日常工作中使用和探索AI
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