Trí tuệ nhân tạo vật lý lấy con người làm trung tâm: Robot cộng tác và hơn thế nữa Khóa Học Đào Tạo

Khóa đào tạo thực hành này về Việt Nam bao gồm tích hợp ROS-PLC và song sinh số cho tự động hóa công nghiệp. Học cách đồng bộ hóa hệ thống robot với PLC, phát triển các bản sao kỹ thuật số cho mô phỏng và tối ưu hóa luồng công việc sản xuất thông qua trao đổi dữ liệu thời gian thực và các kỹ thuật giám sát nâng cao.

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 do giảng viên hướng dẫn, được tổ chức tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại địa điểm), nhằm vào các kỹ sư robot và nhà nghiên cứu AI ở trình độ cao cấp, mong muốn sử dụng trí tuệ nhân tạo đa phương thức để tích hợp nhiều dữ liệu cảm biến, tạo ra những robot tự động hơn và hiệu quả hơn có khả năng nhìn, nghe, và chạm.

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

• Thực hiện cảm biến đa phương thức trong các hệ thống robot.
• Phát triển thuật toán AI cho việc kết hợp dữ liệu cảm biến và ra quyết định.
• Tạo ra những robot có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp trong môi trường động.
• Giải quyết các thách thức về xử lý dữ liệu thời gian thực và hoạt động.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn về Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các học viên cấp trung, nhằm giúp họ nâng cao kỹ năng trong việc thiết kế, lập trình và triển khai các hệ thống robot thông minh cho tự động hóa và nhiều lĩnh vực khác.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, học viên sẽ có khả năng:

• Hiểu được các nguyên lý 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 các môi trường động.
• Áp dụng các mô hình AI để robot ra quyết định tự chủ.
• Tận dụng các công cụ mô phỏng để kiểm thử và tối ưu hóa robot.
• Giải quyết các thách thức như hợp nhất cảm biến (sensor fusion), xử lý thời gian thực và hiệu quả năng lượng.

Đào tạo nâng cao về Việt Nam bao gồm học sâu cho thao tác robot. Học cách cảm nhận, lập kế hoạch nắm bắt và điều khiển bằng cách sử dụng mạng nơ-ron và ROS 2. Các bài tập thực hành trong mô phỏng sẽ giúp bạn sẵn sàng triển khai hiệu quả các giải pháp nắm bắt thông minh, thích ứng trên các cánh tay robot thực tế.