Edge AI für Roboter: TinyML, On-Device-Inferenz und Optimierung Schulung

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mittleren Kenntnisstands, die den Einsatz kooperativer Roboter sowie anderer menschenzentrierter KI-Systeme in modernen Arbeitsumgebungen näher kennenlernen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundprinzipien der menschenzentrierten physikalischen KI sowie deren Anwendungsbereiche zu verstehen.
• Die Rolle kooperativer Roboter bei der Steigerung der Arbeitsproduktivität zu erkennen.
• Herausforderungen im Zusammenwirken zwischen Mensch und Maschine zu identifizieren und zu bewältigen.
• Arbeitsabläufe so zu gestalten, dass die Zusammenarbeit mit KI-gesteuerten Systemen optimiert wird.
• Eine Kultur der Innovation und Anpassungsfähigkeit in arbeitsplatzbezogenen Umgebungen mit integrierter KI zu fördern.

Dieses praxisorientierte Training unter Anleitung eines Instruktors in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die sich mit der Anwendbarkeit künstlicher Intelligenz in mechatronischen Systemen vertraut machen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erlangt haben:

• Ein Überblick über künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen sowie rechnergestützte Intelligenzverfahren.
• Verständnis für das Konzept von neuronalen Netzen und verschiedene Lernmethoden.
• Die Fähigkeit, geeignete KI-Ansätze für reale Problemstellungen auszuwählen.
• Umsetzung von KI-Anwendungen im Bereich der Mechatronik.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Robotik-Ingenieure und KI-Forscher auf fortgeschrittenem Niveau, die multimodale KI nutzen möchten, um verschiedene Sensordaten zu integrieren und so autonomere sowie effizientere Roboter zu entwickeln – Roboter, die sehen, hören und berühren können.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Multimodale Sensorik in Robotersystemen zu implementieren.
• KI-Algorithmen für die Sensordatenfusion und Entscheidungsfindung zu entwickeln.
• Roboter zu schaffen, die komplexe Aufgaben in dynamischen Umgebungen bewältigen können.
• Herausforderungen bei der Echtzeitverarbeitung von Daten sowie deren Umsetzung in Aktionen zu meistern.

Dieses von erfahrenen Trainern geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mittleren Kenntnisniveaus, die ihre Fähigkeiten im Entwurf, Programmieren und Einsatz intelligenter Robotersysteme für Automatisierungszwecke verbessern möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die Grundprinzipien der Physikalischen KI sowie deren Anwendungen in Robotik und Automatisierung zu verstehen.
• Intelligente Robotersysteme für dynamische Umgebungen zu entwerfen und zu programmieren.
• KI-Modelle zur autonomen Entscheidungsfindung bei Robotern zu implementieren.
• Simulationstools zur Prüfung und Optimierung von Robotern effektiv einzusetzen.
• Herausforderungen wie Sensorkombination, Echtzeitverarbeitung sowie Energieeffizienz zu bewältigen.