Robot Manipulation und Greifen mit Deep Learning Schulung

Künstliche Intelligenz (KI) für Robotik kombiniert maschinelles Lernen, Steuerungssysteme und Sensorfusion, um intelligente Maschinen zu schaffen, die wahrnehmen, denken und autonom handeln können. Durch moderne Werkzeuge wie ROS 2, TensorFlow und OpenCV können Ingenieure heute Roboter entwickeln, die intelligent navigieren, planen und mit der realen Welt interagieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Formation (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure, die lernen möchten, KI-getriebene Robotersysteme mit aktuellen Open-Source-Technologien und -Frameworks zu entwickeln, zu trainieren und zu deployen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, die folgenden Ziele zu erreichen:

• Python und ROS 2 verwenden, um roboterähnliches Verhalten zu bauen und zu simulieren.
• Kalman- und Partikelfilter für die Lokalisierung und das Tracking implementieren.
• Computer-Vision-Techniken mit OpenCV anwenden, um die Wahrnehmung und Objekterkennung zu verbessern.
• TensorFlow für die Bewegungsvorhersage und das lernbasierte Steuerungssystem verwenden.
• SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) für autonome Navigation integrieren.
• Reinforcement-Learning-Modelle entwickeln, um die Entscheidungsfindung von Robotern zu verbessern.

Kursformat

• Interaktives Seminar und Diskussion.
• Praktische Implementierung mit ROS 2 und Python.
• Praktische Übungen in simulierten und realen Roboterumgebungen.

Anpassungsoptionen für den Kurs

Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um eine Anpassung vorzunehmen.

ROS 2 (Robot Operating System 2) ist ein Open-Source-Framework, das zur Unterstützung der Entwicklung komplexer und skalerbarer robotischer Anwendungen konzipiert wurde.

Dieses von einem Dozenten geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Robotik-Ingenieure und Entwickler, die autonome Navigation und SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) mit ROS 2 implementieren möchten.

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

• ROS 2 für Anwendungen zur autonomen Navigation einzurichten und zu konfigurieren.
• SLAM-Algorithmen zur Kartierung und Lokalisierung umzusetzen.
• Sensoren wie LiDAR und Kameras mit ROS 2 zu integrieren.
• Autonome Navigation in Gazebo zu simulieren und zu testen.
• Navigationsstapel auf physischen Robotern bereitzustellen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Übungen mit ROS 2-Tools und Simulationsumgebungen.
• Live-Lab-Umsetzung und -Test auf virtuellen oder physischen Robotern.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Um eine angepasste Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns.

OpenCV ist eine quelloffene Computer-Vision-Bibliothek, die Echtzeitbildverarbeitung ermöglicht. Tiefenlernen-Frameworks wie TensorFlow bieten die Werkzeuge für intelligente Wahrnehmung und Entscheidungsfindung in Robotersystemen.

Dieses von einem Dozenten angeleitete, lebendige Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Roboter-Ingenieure, Computer-Vision-Praktiker und Maschinelles-Lernen-Ingenieure, die Computer-Vision- und Tiefenlernverfahren für die roboter-basierte Wahrnehmung und Autonomie anwenden möchten.

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

• Computer-Vision-Pipelines mit OpenCV zu implementieren.
• Tiefenlernmodelle zur Objekterkennung und -detektion zu integrieren.
• Vision-basierte Daten für die Robotersteuerung und -navigation zu verwenden.
• Klassische Vision-Algorithmen mit tiefen neuronalen Netzen zu kombinieren.
• Computer-Vision-Systeme auf eingebetteten und robotischen Plattformen bereitzustellen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Übungen mit OpenCV und TensorFlow.
• Laborimplementierung in simulierten oder physischen Roboter-Systemen.

Kursanpassungsoptionen

• Um einen angepassten Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Anordnung.

Ein Bot oder Chatbot ist eine Art Computerassistent, der dazu dient, Benutzerinteraktionen auf verschiedenen Messaging-Plattformen zu automatisieren und Dinge schneller zu erledigen, ohne dass die Benutzer mit einem anderen Menschen sprechen müssen.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie mit der Entwicklung eines Bots beginnen können, indem sie Schritt für Schritt die Erstellung von Beispiel-Chatbots mit Bot-Entwicklungstools und Frameworks durchlaufen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die verschiedenen Einsatzmöglichkeiten und Anwendungen von Bots zu verstehen
• den gesamten Prozess der Entwicklung von Bots zu verstehen
• die verschiedenen Tools und Plattformen, die bei der Entwicklung von Bots verwendet werden, kennenlernen
• Einen Beispiel-Chatbot für Facebook Messenger erstellen
• Einen Beispiel-Chatbot mit Microsoft Bot Framework erstellen

Zielgruppe

• EntwicklerInnen, die an der Erstellung eines eigenen Bots interessiert sind

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und viel praktische Erfahrung

Edge AI ermöglicht es, künstliche Intelligenzmodelle direkt auf eingebetteten oder ressourcenbeschränkten Geräten zu betreiben. Dies reduziert die Latenz und den Energieverbrauch, während es gleichzeitig die Autonomie und den Datenschutz in Robotersystemen erhöht.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene eingebettete Entwickler und Robotik-Ingenieure, die Maschinelles Lernen zur Inferenz und Optimierung direkt auf roboterbezogenem Hardware unter Verwendung von TinyML und Edge AI-Frameworks implementieren möchten.

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

• Die Grundlagen von TinyML und Edge AI für Robotik zu verstehen.
• AI-Modelle zur On-Device-Inferenz zu konvertieren und bereitzustellen.
• Modelle hinsichtlich Geschwindigkeit, Größe und Energieeffizienz zu optimieren.
• Edge AI-Systeme in robotische Steuerungsarchitekturen zu integrieren.
• Leistung und Genauigkeit in realen Szenarien zu bewerten.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Übungen mit TinyML und Edge AI-Toolchains.
• Praktische Übungen auf eingebetteten und robotischen Hardwareplattformen.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns, um einen Termin zu vereinbaren.

Diese von einem Trainer geführte, live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit fortgeschrittenem Niveau, die die Rolle von kollaborativen Robotern (Cobots) und anderen human-centrierten KI-Systemen in modernen Arbeitsplätzen erkunden möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, folgende Ziele zu erreichen:

• Die Prinzipien von Human-Centric Physical AI und ihre Anwendungen zu verstehen.
• Die Rolle kollaborativer Roboter bei der Steigerung der Arbeitsplatzproduktivität zu erkunden.
• Herausforderungen in Mensch-Maschine-Interaktionen zu identifizieren und anzugehen.
• Arbeitsabläufe zu gestalten, die eine optimale Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI-gesteuerten Systemen ermöglichen.
• Eine Innovations- und Anpassungskultur in AI-integrierten Arbeitsplätzen zu fördern.

Mensch-Roboter-Interaktion (HRI): Stimme, Gesten & kollaborative Steuerung ist ein praxisorientierter Kurs, der Teilnehmern die Gestaltung und Implementierung intuitiver Schnittstellen für die Kommunikation zwischen Menschen und Robotern einführt. Die Ausbildung kombiniert Theorie, Designprinzipien und Programmierpraxis, um natürliche und reaktive Interaktionssysteme mit Hilfe von Sprache, Gesten und geteilten Steuerungsverfahren zu erstellen. Teilnehmer lernen, wie sie Wahrnehmungsmodule integrieren, multimodale Eingabesysteme entwickeln und Roboter gestalten, die sicher mit Menschen zusammenarbeiten.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger- bis Mittelstufen-Teilnehmer, die mensch-roboter-interaktive Systeme gestalten und implementieren möchten, um Nutzbarkeit, Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen und Designprinzipien der Mensch-Roboter-Interaktion zu verstehen.
• Sprachbasierte Steuerungs- und Reaktionsmechanismen für Roboter zu entwickeln.
• Gestenerkennung mit Hilfe von Computer-Vision-Techniken umzusetzen.
• Kollaborative Steuerungssysteme für sichere und geteilte Autonomie zu gestalten.
• HRI-Systeme auf Grundlage von Nutzbarkeit, Sicherheit und menschlichen Faktoren zu bewerten.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Demonstrationen.
• Praktische Programmier- und Designübungen.
• Praktische Experimente in Simulations- oder realen Robotikumgebungen.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um die Anforderungen abzuklären.

Industrielle Roboterautomatisierung: ROS-PLC-Integration & Digitale Zwillinge ist ein praxisorientierter Kurs, der sich auf die Verbindung von industrieller Automatisierung mit modernen Robotikframeworks konzentriert. Die Teilnehmer lernen, ROS-basierte Robotersysteme mit PLCs für synchronisierte Vorgänge zu integrieren und digitale Zwillingsumgebungen zu erforschen, um Produktionsschritte zu simulieren, zu überwachen und zu optimieren. Der Kurs legt den Schwerpunkt auf Interoperabilität, Echtzeitsteuerung und vorhersagende Analyse unter Verwendung digitaler Repliken physischer Systeme.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die praktische Fähigkeiten im Vernetzen von ROS-gesteuerten Robotern mit PLC-Umgebungen und der Implementierung digitaler Zwillinge zur Optimierung von Automatisierungs- und Fertigungsprozessen erwerben möchten.

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

• Kommunikationsprotokolle zwischen ROS- und PLC-Systemen zu verstehen.
• Echtzeitdatenaustausch zwischen Robotern und industriellen Steuerungen umzusetzen.
• Digitale Zwillinge zur Überwachung, Testung und Prozesssimulation zu entwickeln.
• Sensoren, Aktuatoren und robotische Manipulatoren in industrielle Arbeitsabläufe zu integrieren.
• Industrielle Automatisierungssysteme unter Verwendung hybrider Simulationsumgebungen zu entwerfen und zu validieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Architektur-Überblicke.
• Praktische Übungen zur Integration von ROS- und PLC-Systemen.
• Simulation und Implementierung von digitalen Zwillingprojekten.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Anordnung vorzunehmen.

Dieses von einem Dozenten geführte Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die die Anwendbarkeit künstlicher Intelligenz in mechatronischen Systemen kennenlernen möchten.

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

• Eine Übersicht über künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und berechnende Intelligenz zu erhalten.
• Die Konzepte neuronaler Netze und verschiedener Lernmethoden zu verstehen.
• Künstliche Intelligenz effektiv für praktische Probleme einzusetzen.
• AI-Anwendungen in der Mechatronik umzusetzen.

Mehr-Roboter-Systeme und Schwarmintelligenz ist ein fortschrittliches Schulungsprogramm, das sich mit dem Design, der Koordination und dem Kontrolle von Robotergruppen beschäftigt, die von biologischen Schwarmverhaltensweisen inspiriert sind. Die Teilnehmer lernen, wie sie Interaktionen modellieren, verteilte Entscheidungen implementieren und die Zusammenarbeit zwischen mehreren Agenten optimieren können. Das Kursprogramm kombiniert Theorie mit praktischer Simulation, um Lernende auf Anwendungen in der Logistik, Verteidigung, Rettungsoperationen und autonomen Exploration vorzubereiten.

Diese von einem Dozenten geführte, lebendige Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die mehr-Roboter-Systeme und schwarmbasierte Systeme mit Hilfe offener Frameworks und Algorithmen entwerfen, simulieren und implementieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Dynamiken von Schwarmintelligenz und kooperativer Robotik zu verstehen.
• Kommunikations- und Koordinierungsstrategien für Mehr-Roboter-Systeme zu entwerfen.
• Verteilte Entscheidungsfindung und Konsensalgorithmen zu implementieren.
• Kollektives Verhalten wie Formationsteuerung, Schwarmflug und Abdeckung zu simulieren.
• Schwarmbasierte Techniken auf reale Szenarien und Optimierungsprobleme anzuwenden.

Kursformat

• Fortgeschrittene Vorlesungen mit tiefgründigen algorithmischen Analysen.
• Praktische Programmierung und Simulation in ROS 2 und Gazebo.
• Ein kooperatives Projekt zur Anwendung von Schwarmintelligenz-Prinzipien.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um eine Anpassung vorzunehmen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Robotik-Ingenieure und KI-Forscher, die Multimodale KI nutzen möchten, um verschiedene sensorische Daten zu integrieren und autonome und effiziente Roboter zu erstellen, die sehen, hören und fühlen können.

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

• Multimodales Sensing in Robotersystemen zu implementieren.
• AI-Algorithmen für Sensorfusion und Entscheidungsfindung zu entwickeln.
• Roboter zu erstellen, die in dynamischen Umgebungen komplexe Aufgaben durchführen können.
• Herausforderungen bei der Echtzeit-Datenaufbereitung und -aktuation zu bewältigen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Teilnehmer, die ihre Fähigkeiten im Design, Programmieren und Bereitstellen intelligenter Roboter für Automatisierung und darüber hinaus erweitern möchten.

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

• Die Prinzipien der physischen KI und ihre Anwendungen in Robotik und Automatisierung zu verstehen.
• Intelligente Roboter für dynamische Umgebungen zu designen und zu programmieren.
• KI-Modelle zur autonomen Entscheidungsfindung in Robotern umzusetzen.
• Simulationswerkzeuge für Roboter-Tests und Optimierung zu nutzen.
• Herausforderungen wie Sensorfusion, Echtzeitverarbeitung und Energieeffizienz anzugehen.

Praktisches Rapid Prototyping für Robotik mit ROS 2 & Docker ist ein praxisorientierter Kurs, der Entwicklern helfen soll, Roboteranwendungen effizient zu erstellen, zu testen und bereitzustellen. Die Teilnehmer lernen, wie man Roboterumgebungen containerisieren, ROS 2-Pakete integrieren und modulare Robotersysteme mit Docker für Wiederholbarkeit und Skalierbarkeit prototypisieren kann. Der Kurs legt den Fokus auf Agilität, Versionskontrolle und Zusammenarbeitstechniken, die sich für Entwicklungsteams in frühen Entwicklungsphasen und Innovationsteams eignen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Trainingsveranstaltung (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis hin zu fortgeschrittenen Teilnehmern, die Roboterentwicklungsworkflows mit ROS 2 und Docker beschleunigen möchten.

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

• Eine ROS 2-Entwicklungsumgebung in Docker-Containern einzurichten.
• Roboterprototypen in modularen und wiederholbaren Setup zu entwickeln und zu testen.
• Simulationswerkzeuge zur Validierung des Systemverhaltens vor der Hardwarebereitstellung zu verwenden.
• Effektiv zusammenzuarbeiten, indem sie containerisierte Roboterprojekte nutzen.
• Konzepte des kontinuierlichen Integrations- und Bereitstellungsprozesses in Robotikpipelines anzuwenden.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Demonstrationen.
• Praxisübungen mit ROS 2- und Docker-Umgebungen.
• Mini-Projekte, die sich auf realweltliche Roboteranwendungen konzentrieren.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung für diesen Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Anforderungen abzustimmen.

Reinforcement Learning (RL) ist ein Paradigma des maschinellen Lernens, bei dem Agenten lernen, Entscheidungen zu treffen, indem sie mit einer Umgebung interagieren. In der Robotik ermöglicht RL autonomen Systemen durch Erfahrung und Feedback adaptive Kontroll- und Entscheidungsfähigkeiten zu entwickeln.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene maschinelles-Lernen-Ingenieure, Robotikforscher und Entwickler, die Reinforcement-Learning-Algorithmen in roboterischen Anwendungen entwerfen, implementieren und bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer folgendes können:

• Die Prinzipien und Mathematik des Reinforcement Learnings verstehen.
• RL-Algorithmen wie Q-Learning, DDPG und PPO implementieren.
• RL in roboterischen Simulationsumgebungen unter Verwendung von OpenAI Gym und ROS 2 integrieren.
• Roboter durch Probieren und Irrtümern autonom komplexe Aufgaben ausführen lassen.
• Die Trainingsleistung mit Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Hands-on-Implementierung mit Python, PyTorch und OpenAI Gym.
• Praktische Übungen in simulierten oder physischen roboterischen Umgebungen.

Kursanpassungsoptionen

• Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.

Smart Robotics ist die Integration künstlicher Intelligenz in robotische Systeme zur Verbesserung der Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und autonomen Steuerung.

Dieses unterrichtete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Robotik-Ingenieure, Systemintegratoren und Automatisierungsexperten, die AI-gesteuerte Wahrnehmung, Planung und Steuerung in intelligenten Fertigungsprozessen umsetzen möchten.

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

• KI-Techniken für robotische Wahrnehmung und Sensordatenintegration zu verstehen und anzuwenden.
• Bewegungsplanungsalgorithmen für collaborative und industrielle Roboter zu entwickeln.
• Lernbasierte Steuerstrategien zur Echtzeitenzichterstellung einzusetzen.
• Intelligente robotische Systeme in die Prozesse eines Smart-Factories-Umfelds zu integrieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Hand-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine individuelle Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.