Điều hướng Tự động và SLAM với ROS 2 Khóa Học Đào Tạo

Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) cho Robot kết hợp học máy, hệ thống điều khiển và sự hợp nhất cảm biến để tạo ra những máy móc thông minh có khả năng nhận biết, suy luận và hoạt động tự chủ. Thông qua các công cụ hiện đại như ROS 2, TensorFlow, và OpenCV, kỹ sư có thể thiết kế các robot có khả năng điều hướng, lập kế hoạch và tương tác với môi trường thực tế một cách thông minh.

Khóa đào tạo trực tiếp do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhắm vào các kỹ sư ở mức trung cấp muốn phát triển, huấn luyện và triển khai các hệ thống robot được điều khiển bằng AI sử dụng công nghệ mã nguồn mở hiện đại.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Sử dụng Python và ROS 2 để xây dựng và mô phỏng hành vi của robot.
• Thực hiện các bộ lọc Kalman và Particle Filters cho định vị và theo dõi.
• Áp dụng các kỹ thuật thị giác máy tính bằng OpenCV để nhận biết và phát hiện đối tượng.
• Sử dụng TensorFlow cho dự đoán chuyển động và điều khiển dựa trên học máy.
• Tích hợp SLAM (Định vị và Bản đồ đồng thời) để điều hướng tự động.
• Phát triển các mô hình học tăng cường để cải thiện quyết định của robot.

Định dạng Khóa Học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Thực hành bằng ROS 2 và Python.
• Bài tập thực tế với môi trường mô phỏng và robot thật.

Tùy chỉnh Khóa Học

Để yêu cầu khóa học tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Trong khóa học dẫn dẫn trực tiếp, trực tuyến hoặc trực tiếp tại cơ sở, các tham gia viên sẽ học về các công nghệ, khung và kỹ thuật khác nhau để lập trình các loại máy móc khác nhau để được sử dụng trong lĩnh vực công nghệ hạt nhân và hệ thống môi trường.

Khóa học 6 tuần được tổ chức 5 ngày một tuần. Mỗi ngày kéo dài 4 giờ và bao gồm các bài giảng, thảo luận và phát triển máy móc thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp. Các tham gia viên sẽ hoàn thành các dự án thực tế có thể áp dụng vào công việc của họ để luyện tập kiến thức đã học.

Phần cứng mục tiêu của khóa học này sẽ được mô phỏng 3D thông qua phần mềm mô phỏng. Khung ROS (Robot Operating System) nguồn mở, C++ và Python sẽ được sử dụng để lập trình các máy móc.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia viên sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm chính được sử dụng trong công nghệ máy móc.
• Hiểu và quản lý tương tác giữa phần mềm và phần cứng trong hệ thống máy móc.
• Hiểu và thực hiện các thành phần phần mềm hỗ trợ cho công nghệ máy móc.
• Xây dựng và điều khiển một máy móc cơ khí mô phỏng có thể nhìn thấy, cảm nhận, xử lý, điều hướng và tương tác với con người thông qua giọng nói.
• Hiểu các yếu tố cần thiết của trí tuệ nhân tạo (học máy, học sâu, v.v.) áp dụng cho việc xây dựng một máy móc thông minh.
• Thực hiện bộ lọc (Kalman và Particle) để cho phép máy móc xác định vị trí các đối tượng di chuyển trong môi trường của nó.
• Thực hiện các thuật toán tìm kiếm và lập kế hoạch di chuyển.
• Thực hiện các điều khiển PID để điều chỉnh chuyển động của máy móc trong môi trường.
• Thực hiện các thuật toán SLAM để cho phép máy móc vẽ bản đồ một môi trường chưa biết.
• Mở rộng khả năng của máy móc để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp thông qua Học sâu.
• Kiểm tra và sửa lỗi máy móc trong các tình huống thực tế.

Trong khóa học hướng dẫn trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ, các tham gia sẽ học về các công nghệ, khung và kỹ thuật khác nhau để lập trình các loại robot khác nhau được sử dụng trong lĩnh vực công nghệ hạt nhân và hệ thống môi trường.

Khóa học kéo dài 4 tuần, được tổ chức 5 ngày mỗi tuần. Mỗi ngày có thời lượng 4 giờ, bao gồm các buổi giảng, thảo luận và phát triển robot thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tuyến. Các tham gia sẽ hoàn thành các dự án thực tế có liên quan đến công việc của họ để luyện tập kiến thức đã học.

Phần cứng mục tiêu cho khóa học này sẽ được mô phỏng 3D thông qua phần mềm mô phỏng. Mã sẽ được tải lên phần cứng vật lý (Arduino hoặc các loại khác) để kiểm tra triển khai cuối cùng. Khung ROS (Robot Operating System) nguồn mở, C++ và Python sẽ được sử dụng để lập trình robot.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm chính được sử dụng trong công nghệ robot.
• Hiểu và quản lý tương tác giữa phần mềm và phần cứng trong một hệ thống robot.
• Hiểu và thực hiện các thành phần phần mềm nền tảng của robot học.
• Xây dựng và vận hành một robot cơ khí mô phỏng có thể nhìn thấy, cảm nhận, xử lý, điều hướng và tương tác với con người thông qua giọng nói.
• Hiểu các yếu tố cần thiết của trí tuệ nhân tạo (học máy, học sâu, v.v.) áp dụng cho việc xây dựng một robot thông minh.
• Thực hiện bộ lọc (Kalman và Particle) để cho phép robot định vị các vật di động trong môi trường xung quanh.
• Thực hiện thuật toán tìm kiếm và kế hoạch di chuyển.
• Thực hiện điều khiển PID để điều chỉnh chuyển động của robot trong một môi trường.
• Thực hiện thuật toán SLAM để cho phép robot vẽ bản đồ một môi trường chưa biết.
• Kiểm tra và sửa lỗi robot trong các tình huống thực tế.

Dịch vụ Bot Azure kết hợp sức mạnh của các chức năng Microsoft Bot Framework và Azure để cho phép phát triển nhanh chóng các bot thông minh.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách dễ dàng tạo một bot thông minh bằng cách sử dụng Microsoft Azure.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Nắm vững các nguyên tắc cơ bản của bot thông minh
• Học cách tạo bot thông minh bằng cách sử dụng ứng dụng đám mây
• Hiểu cách sử dụng Microsoft Bot Framework, SDK Bot Builder và Dịch vụ Bot Azure
• Hiểu cách thiết kế bot bằng các mẫu bot
• Phát triển bot thông minh đầu tiên của họ bằng Microsoft Azure

Đối tượng

• Nhà phát triển
• Người yêu thích công nghệ
• Kỹ sư
• Cán bộ chuyên ngành CNTT

Định dạng khóa học

• Bao gồm bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành nhiều

OpenCV là một thư viện mã nguồn mở về thị giác máy tính cho phép xử lý hình ảnh thời gian thực, trong khi các khung làm việc học sâu như TensorFlow cung cấp các công cụ cho nhận thức và ra quyết định thông minh trong hệ thống robot.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này nhắm đến các kỹ sư robot ở mức trung cấp, chuyên gia thị giác máy tính, và kỹ sư học máy muốn áp dụng các kỹ thuật thị giác máy tính và học sâu cho nhận thức và tự chủ của robot.

Sau khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thực hiện các pipeline thị giác máy tính bằng OpenCV.
• Tích hợp các mô hình học sâu để phát hiện và nhận diện đối tượng.
• Sử dụng dữ liệu dựa trên thị giác cho điều khiển và dẫn đường robot.
• Kết hợp các thuật toán thị giác cổ điển với mạng neural sâu.

Định dạng Khóa Học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Luyện tập thực hành sử dụng OpenCV và TensorFlow.
• Thực hiện lab trực tiếp trên hệ thống robot mô phỏng hoặc vật lý.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Một bot hoặc chatbot giống như một trợ lý máy tính được sử dụng để tự động hóa các tương tác của người dùng trên nhiều nền tảng nhắn tin và thực hiện công việc nhanh hơn mà không cần người dùng phải nói chuyện với một người khác.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách bắt đầu phát triển một bot khi họ từng bước tạo các chatbot mẫu bằng các công cụ và khung phát triển bot.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các ứng dụng và mục đích sử dụng khác nhau của bot
• Hiểu toàn bộ quy trình phát triển bot
• Khám phá các công cụ và nền tảng khác nhau được sử dụng trong việc xây dựng bot
• Xây dựng một chatbot mẫu cho Facebook Messenger
• Xây dựng một chatbot mẫu bằng Microsoft Bot Framework

Đối tượng

• Các nhà phát triển quan tâm đến việc tạo bot của riêng họ

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành nặng nề

Edge AI cho phép các mô hình trí tuệ nhân tạo chạy trực tiếp trên các thiết bị nhúng hoặc có tài nguyên hạn chế, giảm độ trễ và tiêu thụ năng lượng đồng thời tăng tính tự chủ và bảo mật trong hệ thống robot.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giáo viên hướng dẫn này nhằm vào các nhà phát triển nhúng và kỹ sư robot ở mức trung cấp, những người mong muốn triển khai các kỹ thuật suýn luân và tối ưu hóa trực tiếp trên phần cứng robot bằng cách sử dụng TinyML và các framework Edge AI.

Sau khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ cơ bản về TinyML và Edge AI cho robot.
• Chuyển đổi và triển khai các mô hình AI để suýn luân trên thiết bị.
• Tối ưu hóa các mô hình về tốc độ, kích thước và hiệu quả năng lượng.
• Tích hợp các hệ thống Edge AI vào kiến trúc điều khiển robot.
• Đánh giá hiệu suất và độ chính xác trong các tình huống thực tế.

Định dạng Khóa Học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Luyện tập thực hành sử dụng các chuỗi công cụ TinyML và Edge AI.
• Thực hành trên nền tảng phần cứng nhúng và robot.

Tùy chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhắm đến những người tham gia ở trình độ trung cấp, mong muốn khám phá vai trò của các robot hợp tác (cobots) và các hệ thống AI tập trung vào con người khác trong các nơi làm việc hiện đại.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ nguyên tắc của AI Vật Lý Tập Trung vào Con Người và các ứng dụng của nó.
• Khám phá vai trò của các robot hợp tác trong việc nâng cao năng suất tại nơi làm việc.
• Xác định và giải quyết thách thức trong tương tác giữa con người và máy móc.
• Thiết kế quy trình làm việc tối ưu hóa sự hợp tác giữa con người và các hệ thống được điều khiển bởi AI.
• Khuyến khích văn hóa đổi mới và tính linh hoạt trong nơi làm việc tích hợp AI.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này ở Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư muốn tìm hiểu về khả năng ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong hệ thống cơ điện tử.

Sau khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Tổng quan về trí tuệ nhân tạo, máy học và trí tuệ tính toán.
• Hiểu các khái niệm về mạng nơ-ron và các phương pháp học khác nhau.
• Chọn các phương pháp trí tuệ nhân tạo hiệu quả cho các vấn đề thực tế.
• Triển khai ứng dụng AI trong kỹ thuật cơ điện tử.

Khóa học này được hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) và hướng đến các kỹ sư robot học và nhà nghiên cứu AI có trình độ cao muốn sử dụng Multimodal AI để tích hợp dữ liệu cảm giác đa dạng, tạo ra các robot tự động hoá và hiệu quả hơn có khả năng nhìn, nghe và cảm nhận.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các thí sinh sẽ có thể:

• Triển khai cảm giác đa dạng trong các hệ thống robot.
• Phát triển các thuật toán AI cho sự hợp nhất cảm biến và quá trình quyết định.
• Tạo ra các robot có thể thực hiện các công việc phức tạp trong môi trường động.
• Đối phó với các thách thức trong xử lý dữ liệu thời gian thực và hoạt hoá.

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho những người tham gia ở trình độ trung cấp, mong muốn nâng cao kỹ năng thiết kế, lập trình và triển khai các hệ thống robot thông minh cho tự động hóa và hơn thế nữa.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc của Physical AI và ứng dụng của nó trong robot và tự động hóa.
• Thiết kế và lập trình các hệ thống robot thông minh cho môi trường động.
• Triển khai các mô hình AI để quyết định tự động trong robot.
• Sử dụng công cụ mô phỏng cho việc kiểm thử và tối ưu hóa robot.
• Giải quyết các thách thức như tích hợp cảm biến, xử lý thời gian thực và hiệu suất năng lượng.

Học củng cố (Reinforcement learning - RL) là một phương pháp học máy trong đó các đại lý học cách ra quyết định bằng cách tương tác với môi trường. Trong lĩnh vực robot, RL giúp các hệ thống tự động phát triển khả năng kiểm soát và ra quyết định thích ứng thông qua kinh nghiệm và phản hồi.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giáo viên hướng dẫn này nhằm vào các kỹ sư học máy cấp cao, nhà nghiên cứu robot, và lập trình viên muốn thiết kế, triển khai, và áp dụng các thuật toán học củng cố trong ứng dụng robot.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Tiếp thu nguyên tắc và toán học của học củng cố.
• Triển khai các thuật toán RL như Q-learning, DDPG, và PPO.
• Tích hợp RL với môi trường mô phỏng robot bằng OpenAI Gym và ROS 2.
• Đào tạo robot thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách tự động thông qua thử nghiệm và sai sót.
• Tối ưu hóa hiệu suất đào tạo sử dụng các khung học sâu như PyTorch.

Định dạng của Khóa Học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Triển khai thực hành bằng Python, PyTorch, và OpenAI Gym.
• Bài tập thực tế trong môi trường mô phỏng hoặc vật lý robot.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Robotics An Toàn và Giải Thích Được là một khóa đào tạo toàn diện tập trung vào sự an toàn, xác thực, và quản lý đạo đức của các hệ thống robot. Khóa học kết nối lý thuyết và thực hành bằng cách khám phá các phương pháp trường hợp an toàn, phân tích nguy cơ, và các phương pháp AI giải thích được giúp cho việc ra quyết định của robot trở nên minh bạch và đáng tin cậy. Người tham gia sẽ học cách đảm bảo tuân thủ, xác thực hành vi, và tài liệu hóa sự đảm bảo an toàn theo các tiêu chuẩn quốc tế.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này nhắm vào các chuyên gia cấp trung muốn áp dụng các nguyên tắc xác thực, kiểm chứng, và giải thích để đảm bảo sự triển khai an toàn và đạo đức của các hệ thống robot.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Phát triển và tài liệu hóa các trường hợp an toàn cho các hệ thống robot và tự động.
• Áp dụng các kỹ thuật xác thực và kiểm chứng trong môi trường mô phỏng.
• Hiểu các khung công nghệ AI giải thích được cho việc ra quyết định của robot.
• Tích hợp các nguyên tắc an toàn và đạo đức vào thiết kế và hoạt động hệ thống.
• Truyền đạt các yêu cầu về sự an toàn và minh bạch cho các bên liên quan.

Định dạng của Khóa Học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Bài tập thực hành mô phỏng và phân tích an toàn.
• Các nghiên cứu trường hợp từ ứng dụng robot thực tế.

Tùy chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Một Robot thông minh là một Artificial Intelligence (AI) hệ thống có thể học hỏi từ môi trường và kinh nghiệm của nó, đồng thời xây dựng dựa trên khả năng của nó dựa trên kiến thức đó. Smart Robots có thể cộng tác với con người, làm việc cùng họ và học hỏi từ hành vi của họ. Hơn nữa, chúng có khả năng không chỉ làm công việc thủ công mà còn cả các nhiệm vụ nhận thức. Ngoài robot vật lý, Smart Robots cũng có thể hoàn toàn dựa trên phần mềm, tồn tại trong máy tính như một ứng dụng phần mềm mà không có bộ phận chuyển động hoặc tương tác vật lý với thế giới.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến này, người tham gia sẽ học các công nghệ, khung và kỹ thuật khác nhau để lập trình các loại Smart Robots cơ học khác nhau, sau đó áp dụng kiến thức này để hoàn thành các dự án Robot thông minh của riêng họ.

Khóa học được chia thành 4 phần, mỗi phần bao gồm ba ngày giảng lý thuyết, thảo luận và phát triển robot thực hành trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp. Mỗi phần sẽ kết thúc bằng một dự án thực hành để cho phép người tham gia thực hành và chứng minh kiến thức đã học.

Phần cứng mục tiêu cho khóa học này sẽ được mô phỏng trong 3D thông qua phần mềm mô phỏng. Khung nguồn mở ROS (Robot Operating System), C++ và Python sẽ được sử dụng để lập trình robot.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm chính được sử dụng trong công nghệ robot
• Hiểu và quản lý sự tương tác giữa phần mềm và phần cứng trong hệ thống robot
• Hiểu và triển khai các thành phần phần mềm làm nền tảng cho Smart Robots
• Xây dựng và vận hành một Robot thông minh cơ học mô phỏng có thể nhìn, cảm nhận, xử lý, nắm bắt, điều hướng và tương tác với con người thông qua giọng nói
• Mở rộng khả năng của Robot thông minh trong việc thực hiện các nhiệm vụ phức tạp thông qua Deep Learning
• Kiểm tra và khắc phục sự cố cho Robot thông minh trong các tình huống thực tế

Đối tượng

• Nhà phát triển
• Kỹ sư

Định dạng khóa học

• Kết hợp giảng lý thuyết, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Lưu ý

• Để tùy chỉnh bất kỳ phần nào của khóa học này (ngôn ngữ lập trình, mô hình robot, v.v.), vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Smart Robotics là sự tích hợp trí tuệ nhân tạo vào hệ thống robot để cải thiện khả năng nhận thức, quyết định và điều khiển tự động.

Khóa học này được hướng dẫn bởi giảng viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm mục đích hỗ trợ các kỹ sư robot cấp cao, người tích hợp hệ thống và lãnh đạo tự động hóa muốn thực hiện nhận thức, lập kế hoạch và điều khiển dựa trên AI trong môi trường sản xuất thông minh.

Đến cuối khóa học này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu và áp dụng các kỹ thuật AI cho nhận thức robot và tích hợp cảm biến.
• Phát triển thuật toán lập kế hoạch chuyển động cho robot công nghiệp và hợp tác.
• Triển khai chiến lược điều khiển dựa trên học máy để ra quyết định thời gian thực.
• Tích hợp hệ thống robot thông minh vào quy trình làm việc trong nhà máy thông minh.

Định dạng của Khóa Học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm sống động.

Tùy Chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.