Robotik için Multimodal AI Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi), modern çalışma alanlarında işbirlikçi robotların (cobots) ve diğer insan odaklı yapay zeka sistemlerinin rolünü keşfetmek isteyen orta düzey katılımcılara yöneliktir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• İnsan odaklı fiziksel yapay zekanın ilkelerini ve uygulamalarını anlamak.
• İşbirlikçi robotların çalışma alanı üretkenliğini artırma rolünü incelemek.
• İnsan-makine etkileşimindeki zorlukları belirlemek ve ele almak.
• İnsanlar ile AI destekli sistemler arasında en iyi işbirliğine olanak tanıyan iş akışlarını tasarlamak.
• AI entegreli çalışma alanlarında yenilikçi ve esnek bir kültürü teşvik etmek.

Türkiye alanındaki bu uygulamalı eğitim, endüstriyel otomasyon için ROS-PLC entegrasyonunu ve dijital ikizleri kapsar. Robotik sistemleri PLC'lerle senkronize etmeyi, simülasyon için dijital kopyalar geliştirmeyi ve gerçek zamanlı veri alışverişi ile ileri izleme teknikleri yoluyla üretim iş akışlarını optimize etmeyi öğrenin.

Bu eğitmen önderli, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) mühendislerin yapay zeka'nın mekatronik sistemlere uygulanabilirliği hakkında bilgi edinmelerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Yapay zeka, makine öğrenimi ve hesaplama zekası hakkında genel bir bakış kazanacaklar.
• Sinir ağları ve farklı öğrenme yöntemleri kavramlarını anlayacaklar.
• Gerçek hayattaki sorunlar için yapay zeka yaklaşımlarını etkili şekilde seçebilecekler.
• Mekatronik mühendisliğinde AI uygulamaları gerçekleştirebilecekler.

Türkiye konusunda verilen bu eğitmen eşliğinde canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), akıllı robotik sistemlerin tasarımı, programlanması ve otomasyon gibi alanlarda dağıtımı konusunda becerilerini geliştirmek isteyen orta düzeydeki katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar aşağıdaki konularda yetkinlik kazanacaktır:

• Fiziksel Yapay Zeka'nın ilkelerini ve robotik ile otomasyondaki uygulamalarını anlama.
• Dinamik ortamlar için akıllı robotik sistemlerin tasarlanması ve programlanması.
• Robotlarda otonom karar alma süreçleri için yapay zeka modellerinin uygulanması.
• Robotik test ve optimizasyon için simülasyon araçlarının kullanılması.
• Sensör füzyonu, gerçek zamanlı işleme ve enerji verimliliği gibi zorlukların ele alınması.

Türkiye kapsamında robotik manipülasyon için derin öğrenimi inceleyen ileri düzey bir eğitim. Sinir ağlarını ve ROS 2'yi kullanarak algılama, kavrama planlaması ve kontrolü öğrenin. Simülasyondaki pratik egzersizler, gerçek robotik kollarda akıllı ve uyumlu kavrama çözümlerini etkili bir şekilde dağıtmanıza hazırlar.