Smart Robotics in Manufacturing: AI for Perception, Planning, and Control Training Course

AI-powered predictive maintenance applies machine learning and data analytics to forecast equipment failures and optimize maintenance schedules. It transforms reactive maintenance models into proactive strategies, enabling better uptime, cost reduction, and asset longevity.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to implement AI-driven predictive maintenance solutions in industrial environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how predictive maintenance differs from reactive and preventive maintenance strategies.
• Collect and structure machine data for AI-powered analysis.
• Apply machine learning models to detect anomalies and predict failures.
• Implement end-to-end workflows from sensor data to actionable insights.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on exercises and case studies.
• Live demonstration and practical data workflows.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI for Process Optimization is the application of machine learning and data analytics to enhance efficiency, quality, and throughput in manufacturing operations.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level manufacturing professionals who wish to apply AI techniques to streamline operations, reduce downtime, and support continuous improvement initiatives.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand AI concepts relevant to manufacturing optimization.
• Collect and prepare production data for analysis.
• Apply machine learning models to identify bottlenecks and predict failures.
• Visualize and interpret results to support data-driven decisions.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI for Quality Control is the use of computer vision and machine learning techniques to identify defects, anomalies, and deviations in production processes.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level quality professionals who wish to apply AI tools to automate inspections and improve product quality in manufacturing environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how AI is applied in industrial quality control.
• Collect and label image or sensor data from production lines.
• Use machine learning and computer vision to detect defects.
• Develop simple AI models for anomaly detection and yield forecasting.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI in Supply Chain and Manufacturing Logistics is the application of predictive analytics, machine learning, and automation to optimize inventory, routing, and demand forecasting.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level supply chain professionals who wish to apply AI-driven tools to enhance logistics performance, forecast demand accurately, and automate warehouse and transport operations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand how AI is applied across logistics and supply chain activities.
• Use machine learning models for demand forecasting and inventory control.
• Analyze routes and optimize transport using AI-based techniques.
• Automate decision-making in warehouses and fulfillment processes.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI in Smart Factories is the application of artificial intelligence to automate, monitor, and optimize industrial operations in real time.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level decision-makers and technical leads who wish to gain a strategic and practical introduction to how AI can be leveraged in smart factory environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the core principles of AI and machine learning.
• Identify key AI use cases in manufacturing and automation.
• Explore how AI supports predictive maintenance, quality control, and process optimization.
• Evaluate the steps involved in launching AI-driven initiatives.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Real-world case studies and group exercises.
• Strategic frameworks and implementation guidance.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AI Use Case Implementation is a hands-on, project-driven approach to applying machine learning, computer vision, and data analytics to solve real-world industrial challenges using actual or simulated datasets.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level cross-functional teams who wish to collaboratively implement AI use cases aligned with their operational goals and gain experience working with industrial data pipelines.

By the end of this training, participants will be able to:

• Select and scope practical AI use cases from operations, quality, or maintenance.
• Work collaboratively across roles to develop machine learning solutions.
• Handle, clean, and analyze diverse industrial datasets.
• Present a working prototype of an AI-enabled solution based on a selected use case.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Group-based exercises and project work.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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

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

Digital Twins are virtual replicas of physical systems enhanced by real-time data and AI-driven intelligence.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to build, deploy, and optimize digital twin models using real-time data and AI-based insights.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and components of digital twins.
• Use simulation tools to model complex systems and environments.
• Integrate real-time data streams into virtual models.
• Apply AI techniques for predictive behavior and anomaly detection.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Edge AI is the deployment of artificial intelligence models directly on devices and machines at the edge of the network, enabling real-time decision-making with minimal latency.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level embedded and IoT professionals who wish to deploy AI-powered logic and control systems in manufacturing environments where speed, reliability, and offline operation are critical.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and benefits of edge AI systems.
• Build and optimize AI models for deployment on embedded devices.
• Use tools like TensorFlow Lite and OpenVINO for low-latency inference.
• Integrate edge intelligence with sensors, actuators, and industrial protocols.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Industrial computer vision with AI is transforming how manufacturers and QA teams detect surface defects, verify part conformity, and automate visual inspection processes.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level QA teams, automation engineers, and developers who wish to design and implement computer vision systems for defect detection and inspection using AI techniques.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and components of industrial vision systems.
• Build AI models for visual defect detection using deep learning.
• Integrate real-time inspection pipelines with industrial cameras and devices.
• Deploy and optimize AI-powered inspection systems for production environments.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại 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 vào các hệ thống cơ điện tử.

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

• Có được cái nhìn tổng quan về trí tuệ nhân tạo, học máy và trí thông minh tính toán.
• Hiểu các khái niệm về mạng nơ-ron và các phương pháp học khác nhau.
• Lựa chọn các phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo hiệu quả cho các vấn đề thực tế.
• Triển khai các ứng dụng AI trong kỹ thuật cơ điện tử.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) 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.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, 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 đưa ra quyết định tự động trong robot.
• Tận dụng các công cụ mô phỏng để kiểm tra và tối ưu hóa robot.
• Giải quyết các thách thức như hợp nhất cảm biến, xử lý thời gian thực và hiệu quả năng lượng.

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.