Đào tạo trực tuyến AI for Robotics tại Việt Nam

Thực Hành Nhanh Chóng Xây Dựng Mô Hình cho Robot với ROS 2 & Docker là một khóa học thực hành nhằm giúp các nhà phát triển xây dựng, kiểm thử và triển khai ứng dụng robot hiệu quả. Học viên sẽ được hướng dẫn cách đóng gói môi trường robot, tích hợp các gói ROS 2, và xây dựng hệ thống robot mô đun bằng Docker để đảm bảo khả năng tái tạo và mở rộng. Khóa học nhấn mạnh tính linh hoạt, kiểm soát phiên bản và thực hành hợp tác phù hợp cho các nhóm phát triển và đổi mới giai đoạn đầu.

Đây là khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm), dành cho người tham gia từ trình độ cơ bản đến trung cấp, mong muốn tăng tốc quy trình phát triển robot bằng ROS 2 và Docker.

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

• Thiết lập môi trường phát triển ROS 2 trong các container Docker.
• Phát triển và kiểm thử nguyên mẫu robot trong cấu hình mô đun, có khả năng tái tạo.
• Sử dụng công cụ mô phỏng để xác nhận hành vi hệ thống trước khi triển khai phần cứng.
• Hợp tác hiệu quả bằng các dự án robot đóng gói trong container.
• Áp dụng các khái niệm tích hợp và triển khai liên tục trong đường ống của robot.

Định dạng Khóa Học

• Bài giảng tương tác và minh họa.
• Bài tập thực hành với môi trường ROS 2 và Docker.
• Dự án nhỏ tập trung vào các ứng dụng robot thực tế.

Tùy Chỉnh Khóa Học

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

Human-Robot Interaction (HRI): Voice, Gesture & Collaborative Control là một khóa học thực hành được thiết kế để giới thiệu cho người tham gia về việc thiết kế và triển khai giao diện trực quan cho giao tiếp giữa con người và robot. Khóa huấn luyện kết hợp lý thuyết, nguyên tắc thiết kế và thực hành lập trình để xây dựng các hệ thống tương tác tự nhiên và phản hồi nhanh chóng sử dụng ngôn ngữ nói, cử chỉ và kỹ thuật kiểm soát chung. Người tham gia sẽ học cách tích hợp các mô-đun cảm biến, phát triển các hệ thống nhập liệu đa phương thức và thiết kế robot có thể làm việc an toàn cùng con người.

Khóa huấn luyện này do giảng viên hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại địa điểm) dành cho người tham gia từ mức độ cơ bản đến trung cấp, những người mong muốn thiết kế và triển khai các hệ thống tương tác giữa con người và robot để nâng cao khả năng sử dụng, an toàn và trải nghiệm của người dùng.

Cuối khóa huấn luyện, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ nền tảng và nguyên tắc thiết kế của tương tác giữa con người và robot.
• Phát triển các cơ chế kiểm soát và phản hồi dựa trên giọng nói cho robot.
• Triển khai nhận dạng cử chỉ sử dụng kỹ thuật thị giác máy tính.
• Thiết kế các hệ thống kiểm soát cộng tác để đảm bảo an toàn và tự chủ chia sẻ.
• Đánh giá các hệ thống HRI dựa trên khả năng sử dụng, an toàn và yếu tố con người.

Định dạng của Khóa học

• Bài giảng tương tác và minh họa.
• Bài tập lập trình và thiết kế thực hành.
• Thí nghiệm thực tế trong môi trường mô phỏng hoặc robot thực tế.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

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

Tự Động Hóa Robot Công Nghiệp: Tích Hợp ROS-PLC & Song Sinh Số Học là một khóa học thực hành tập trung vào việc kết nối tự động hóa công nghiệp với các khung robot hiện đại. Người tham gia sẽ học cách tích hợp hệ thống robot dựa trên ROS với PLC để hoạt động đồng bộ và khám phá môi trường song sinh số học để mô phỏng, giám sát và tối ưu hóa quy trình sản xuất. Khóa học nhấn mạnh khả năng tương tác, kiểm soát theo thời gian thực và phân tích dự đoán sử dụng các bản sao số của hệ thống vật lý.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào các chuyên gia trung cấp mong muốn phát triển kỹ năng thực tế trong việc kết nối robot điều khiển bằng ROS với môi trường PLC và triển khai song sinh số học cho tự động hóa và tối ưu hóa sản xuất.

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

• Hiểu các giao thức truyền thông giữa ROS và hệ thống PLC.
• Thực hiện trao đổi dữ liệu theo thời gian thực giữa robot và bộ điều khiển công nghiệp.
• Phát triển song sinh số học để giám sát, kiểm thử và mô phỏng quy trình.
• Tích hợp cảm biến, tác động cơ và manipulator robot trong các quy trình công nghiệp.
• Thiết kế và kiểm chứng hệ thống tự động hóa công nghiệp sử dụng môi trường mô phỏng hybrid.

Định dạng của Khóa Học

• Bài giảng tương tác và đi qua kiến trúc.
• Bài tập thực hành tích hợp hệ thống ROS và PLC.
• Triển khai dự án mô phỏng và song sinh số học.

Tùy Chỉnh Khóa Học

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

Robot Manipulation and Grasping with Deep Learning là một khóa học nâng cao kết nối giữa điều khiển robot và kỹ thuật học máy hiện đại. Người tham gia sẽ khám phá cách học sâu có thể tăng cường nhận biết, lập kế hoạch chuyển động và cầm nắm linh hoạt trong hệ thống robot. Thông qua lý thuyết, mô phỏng và bài tập lập trình thực tế, khóa học hướng dẫn người học từ điều khiển dựa trên cảm biến đến học chính sách đầu vào-đầu ra cho các nhiệm vụ thao tác.

Khóa huấn luyện trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho những chuyên gia cấp cao muốn áp dụng phương pháp học sâu để tạo ra thao tác robot thông minh, linh hoạt và chính xác.

Cuối khóa huấn luyện, người tham gia sẽ có thể:

• Phát triển các mô hình nhận biết cho việc nhận diện đối tượng và ước tính vị trí.
• Huấn luyện mạng neural cho việc phát hiện cầm nắm và lập kế hoạch chuyển động.
• Tích hợp các mô-đun học sâu với bộ điều khiển robot bằng ROS 2.
• Mô phỏng và đánh giá các chiến lược cầm nắm và thao tác trong môi trường ảo.
• Triển khai và tối ưu hóa các mô hình đã học trên cánh tay robot thực hoặc mô phỏng.

Định dạng của Khóa Học

• Bài giảng và phân tích thuật toán do chuyên gia hướng dẫn.
• Bài tập lập trình và mô phỏng thực hành.
• Thực hiện dự án và kiểm thử dựa trên dự án.

Tùy chỉnh Khóa Học

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

Hệ thống Đa Robot và Trí tuệ Bầy đàn là một khóa học nâng cao, khám phá thiết kế, phối hợp và kiểm soát các đội ngũ robot được cảm hứng từ hành vi bầy đàn trong tự nhiên. Người tham gia sẽ học cách mô hình hóa tương tác, triển khai quyết định phân tán và tối ưu hóa sự hợp tác giữa nhiều đại lý. Khóa học kết hợp lý thuyết với mô phỏng thực tế để chuẩn bị cho người học ứng dụng trong logistics, quốc phòng, tìm kiếm và cứu hộ, cũng như khám phá tự động.

Đây là khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm), dành cho các chuyên gia cấp cao mong muốn thiết kế, mô phỏng và triển khai hệ thống đa robot và dựa trên bầy đàn sử dụng các khung công tác và thuật toán nguồn mở.

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

• Hiểu được nguyên tắc và động lực của trí tuệ bầy đàn và robot hợp tác.
• Thiết kế chiến lược giao tiếp và phối hợp cho hệ thống đa robot.
• Triển khai quyết định phân tán và thuật toán đồng thuận.
• Mô phỏng các hành vi tập thể như kiểm soát đội hình, đàn tập, và phủ sóng.
• Áp dụng kỹ thuật dựa trên bầy đàn vào các tình huống thực tế và bài toán tối ưu hóa.

Định dạng của Khóa học

• Các buổi giảng nâng cao với sự phân tích sâu về thuật toán.
• Lập trình và mô phỏng thực tế trong ROS 2 và Gazebo.
• Dự án hợp tác áp dụng nguyên tắc trí tuệ bầy đàn.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

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

TinyML là một khung công nghệ để triển khai các mô hình học máy trên các vi điều khiển và nền tảng nhúng có công suất thấp, được sử dụng trong robot và hệ thống tự động.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này nhằm vào các chuyên gia cấp cao muốn tích hợp khả năng nhận biết và ra quyết định dựa trên TinyML vào robot, máy bay không người lái, và hệ thống điều khiển thông minh.

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ có thể:

• Thiết kế các mô hình TinyML tối ưu cho các ứng dụng robot.
• Thực hiện các chuỗi xử lý nhận biết trên thiết bị để tự động hóa thời gian thực.
• Tích hợp TinyML vào các khung điều khiển robot hiện có.
• Triển khai và kiểm thử các mô hình AI nhẹ trên nền tảng phần cứng nhúng.

Định dạng của Khóa học

• Bài giảng kỹ thuật kết hợp với các cuộc thảo luận tương tác.
• Các phòng thí nghiệm thực hành tập trung vào các nhiệm vụ robot nhúng.
• Các bài tập thực tế mô phỏng quy trình tự động hóa thế giới thực.

Tùy chỉnh Khóa học

• Đối với các môi trường robot cụ thể của tổ chức, có thể tùy chỉnh theo yêu cầu.

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.

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 học huấn luyện trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tham gia ở mức độ trung cấp, những người muốn khám phá vai trò của robot cộng tác (cobots) và các hệ thống AI lấy con người làm trung tâm trong môi trường làm việc hiện đại.

Kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên lý của Trí tuệ nhân tạo vật lý lấy con người làm trung tâm và các ứng dụng của nó.
• Khám phá vai trò của robot cộng tác trong việc nâng cao năng suất tại nơi làm việc.
• Xác định và giải quyết các thách thức trong tương tác giữa người và máy.
• Thiết kế các quy trình làm việc tối ưu hóa sự hợp tác giữa con người và các hệ thống do AI điều khiển.
• Thúc đẩy văn hóa đổi mới và khả năng thích ứng trong môi trường làm việc tích hợp AI.

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.

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.

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.

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.

ROS 2 (Robot Operating System 2) là một khung làm việc mã nguồn mở được thiết kế để hỗ trợ phát triển các ứng dụng robot phức tạp và có khả năng mở rộng.

Khoá học trực tiếp do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các kỹ sư và nhà phát triển robot ở trình độ trung cấp, những người muốn triển khai điều hướng tự động và SLAM (Định vị và Bản đồ đồng thời) bằng ROS 2.

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

• Cài đặt và cấu hình ROS 2 cho các ứng dụng điều hướng tự động.
• Triển khai các thuật toán SLAM để tạo bản đồ và định vị.
• Tích hợp các cảm biến như LiDAR và camera với ROS 2.
• Mô phỏng và kiểm thử điều hướng tự động trong Gazebo.
• Triển khai các gói điều hướng trên robot vật lý.

Định dạng Khoá học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Luyện tập thực hành sử dụng các công cụ và môi trường mô phỏng của ROS 2.
• Thực hiện và kiểm thử trên robot ảo hoặc vật lý trong phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khoá học

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

Khóa huấn luyện 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.

Đến cuối khóa huấn luyện, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu được nguyên lý của AI Vật lý và các ứng dụng của nó trong robotics 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 chủ trong robot.
• Tận dụng các công cụ mô phỏng để 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.

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

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các kỹ sư trung cấp có mong muốn phát triển, huấn luyện và triển khai các hệ thống robot dựa trên AI bằng các công nghệ và framework nguồn mở hiện tại.

Sau khi kết thúc khóa học, học viên sẽ có thể:

• Sử dụng Python và ROS 2 để xây dựng và mô phỏng các hành vi của robot.
• Triển khai bộ lọc Kalman và Particle Filters cho định vị và theo dõi.
• Áp dụng các kỹ thuật thị giác máy tính bằng OpenCV cho 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 hóa Đồng thời) cho 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 và thảo luận tương tác.
• Thực hành thực tế sử dụng 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.

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

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.