人間中心型物理的AI：協働ロボットとその先のトレーニングコース

この日本における実践的なトレーニングでは、産業用自動化のためのROS-PLC統合とデジタルツインを扱います。PLCとのロボットシステムの同期、シミュレーションのためのデジタル複製の開発、リアルタイムデータ交換および高度な監視技術による生産ワークフローの最適化を学びます。

本講座は日本において開催される講師によるライブ研修で、オンラインまたは現地受講が可能です。人工知能をメカトロニクスシステムに応用する方法を学びたいエンジニア向けの内容となっています。

研修終了後、受講者は以下の能力を身につけることができます：

• 人工知能・機械学習・計算知能に関する基礎的理解を得る
• ニューラルネットワークおよびさまざまな学習手法の概念を理解する
• 実際の課題に対して最適な人工知能アプローチを選択できるようになる
• メカトロニクス工学においてAI応用システムを構築可能になる

本講座は日本にて開催される講師主導の実践的な研修（オンラインまたは対面）で、さまざまなセンサー情報を統合し、見たり聞いたり触れたりできるより自律的かつ効率的なロボットを作り上げたいと考える上級レベルのロボティクスエンジニアやAI研究者向けに提供されます。

本研修を終了すると、受講者は以下のことができるようになります：

• ロボットシステムにおけるマルチモーダルなセンシング機能の実装
• センサー情報の統合および意思決定を行うためのAIアルゴリズムの開発
• 動的環境下で複雑な作業を実行できるロボットの作成
• リアルタイムデータ処理やアクチュエーションにおける課題への対応

本講座は、日本に関するインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）であり、自動化などにおいてインテリジェントなロボットシステムを設計・プログラミング・導入するスキルを向上させたい中級レベルの参加者向けです。

本トレーニング修了後、参加者は以下の能力を身につけることができます：

• Physical AIの基本原理と、ロボティクスおよび自動化におけるその応用を理解する。
• 動的環境向けにインテリジェントなロボットシステムを設計・プログラミングする。
• ロボットの自律的な意思決定のためにAIモデルを実装する。
• シミュレーションツールを活用し、ロボットのテストと最適化を行う。
• センサーフュージョン、リアルタイム処理、エネルギー効率などの課題に対処する。

ロボットの操作におけるディープラーニングをカバーする日本に関する高度なトレーニング。ニューラルネットワークとROS 2を使用して、知覚、把持計画、および制御を学習します。シミュレーションでの実践演習を通じて、実際のロボットアームに知能的で適応力のある把持ソリューションを効果的にデプロイする準備が整います。