用於自主系統與機器人技術的 TinyML培訓

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。

這門實操 HRI 課程在 澳門 中涵蓋了語音、手勢和協同控制。學習如何構建直覺式、多模態界面，以實現安全的人機協作，重點關注實用的設計原則、語音識別、手勢檢測和共享自主性，以提升易用性和安全性。

這門關於 澳門 的實戰培訓涵蓋了工業自動化的 ROS-PLC 整合與數位孿生技術。學習如何同步機器人系統與 PLC，開發用於模擬的數位複製體，並透過即時資料交換與進階監控技術優化生產工作流程。

這門在澳門（線上或線下）舉行的講師指導實作培訓課程，旨在讓工程師學習人工智慧在機電系統中的應用。

完成此課程後，學員將能夠：

• 概觀人工智慧、機器學習和計算智能。
• 理解神經網路的概念與不同學習方法。
• 針對實際問題有效選擇人工智慧解決方案。
• 在機電工程中實現AI應用。

一門關於 澳門 的進階培訓，涵蓋多機器人系統的設計與協調。參與者將學習如何建模群集智慧，實施分布式決策，並使用 ROS 2 和 Gazebo 進行動手模擬，以優化智能體之間的協作，滿足真實世界的應用需求。

这堂澳門的讲师亲自指导培训（线上或线下）旨在为高级机器人工程师和AI研究人员提供培训，帮助他们利用多模态AI整合各种感官数据，创建能看、听、触且更自主高效的机器人。

完成培训后，参与者将能够：

• 在机器人系统中实现多模态感知。
• 开发用于传感器融合和决策的AI算法。
• 创建能在动态环境中执行复杂任务的机器人。
• 应对实时数据处理和执行中的挑战。

這是由授課教師引導的實地培訓課程，地點為 澳門（可線上或線下進行），面向希望提升在自動化及其他領域中設計、編程和部署智能機器人系統技能的中等水平學員。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解實體人工智能的原則及其在機器人與自動化領域的應用。
• 針對動態環境設計和編程智能機器人系統。
• 在機器人中實施用於自主決策的人工智能模型。
• 運用模擬工具進行機器人測試與優化。
• 應對傳感器融合、實時處理及能源效率等挑戰。

這門在 澳門 進行的實務導師主導培訓，涵蓋使用 ROS 2 和 Docker 進行機器人快速原型設計。學員將學習高效建置、測試及部署模組化機器人系統，並掌握容器化、模擬及版本控制等實務技能，以支援擴展性開發。