ヒトとロボットのインタラクション（HRI）：音声・ジェスチャー・協調制御のトレーニングコース

ロボット工学における人工知能とは、機械学習、制御システム、センサー情報の統合により、周囲を認識し合理的に判断した上で自律的に行動できる知能型ロボットの開発を目的とした分野です。現在ではROS 2、TensorFlow、OpenCVといった先進的なツールを活用することで、実世界環境において的確に移動・計画立案・対話が可能なロボットの設計が可能となっています。

本講座はインストラクター主導のライブトレーニングで、オンラインまたは会場での開催を予定しております。現在利用可能なオープンソース技術やフレームワークを用いてAI駆動型ロボットシステムの開発・学習・実装に取り組みたい中級レベルのエンジニア向けです。

受講を終えると、参加者は以下の能力を身につけることができます：

• PythonおよびROS 2を用いてロボット行動の構築やシミュレーションを行うこと
• 位置同定や追跡処理にカルマンフィルターおよびパーティクルフィルターを適用すること
• OpenCVを用いて画像認識や物体検出などのコンピュータビジョン技術を実践すること
• TensorFlowを用いた運動予測および学習ベースの制御手法を適用すること
• 自律的なナビゲーションに向けSLAM（自己位置推定・地図生成）技術を導入すること
• ロボットの意思決定能力向上のため強化学習モデルを開発すること

講座形式について

• 双方向型講義やディスカッションの実施
• ROS 2およびPythonを用いた実践的なプログラミング演習
• シミュレーション環境・実機両面での実際のロボット操作訓練

カスタマイズ対応について

ご要望に応じた講座内容の調整を承ります。詳細につきましてはお問い合わせください。

ROS 2（Robot Operating System 2）は、複雑かつスケーラブルなロボットアプリケーションの開発を支援するためのオープンソースフレームワークです。

本講座は、ROS 2を用いて自律航行およびSLAM（同時定位・地図作成）機能を実装したい中級レベルのロボットエンジニアや開発者向けの、インストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたは現場開催）です。

受講後には、以下のスキルを習得できます：

• 自律航行アプリケーション向けにROS 2をセットアップ・設定する
• 地図作成および位置推定用のSLAMアルゴリズムを実装する
• LiDARやカメラなどのセンサーをROS 2と連携させる
• Gazeboを用いて自律航行機能をシミュレーション・検証する
• 実際のロボットにナビゲーションシステムを導入する

講座形式について

• 双方向的な講義とディスカッション
• ROS 2のツールやシミュレーション環境を活用した実践演習
• 仮想または実際のロボットを用いたライブラボ実装およびテスト

カスタマイズオプションについて

• 本講座をご要望に合わせてカスタマイズしたい場合は、お問い合わせください。

OpenCVはオープンソースのコンピュータビジョンライブラリで、リアルタイムでの画像処理を可能にします。またTensorFlowなどの深層学習フレームワークは、ロボットシステムにおける知能的な認識や意思決定を実現するためのツールとなります。

本講座は、インストラクターが直接指導するオンラインまたは対面形式のトレーニングで、中級レベルのロボットエンジニア、コンピュータビジョンの実務者、機械学習エンジニアを対象としています。受講生は、コンピュータビジョンおよび深層学習技術を活用して、ロボットの知覚能力や自律性向上に取り組みます。

本トレーニング終了時には、以下のスキルが身につきます：

• OpenCVを用いたコンピュータビジョンのパイプライン構築
• 物体検出・認識用の深層学習モデルの統合
• 視覚データを活用したロボット制御およびナビゲーション
• 従来型の画像処理アルゴリズムと深層ニューラルネットワークの組み合わせ
• 組み込み機器やロボットプラットフォームへのコンピュータビジョンシステムの導入

講座の形式

• インタラクティブな講義とディスカッション
• OpenCVおよびTensorFlowを用いた実践演習
• シミュレーション環境または実機ロボットを用いた実習

講座のカスタマイズオプション

• ご要望に応じたカスタマイズ版トレーニングも承ります。詳細についてはお問い合わせください。

ボット、またはチャットボットとは、さまざまなメッセージングプラットフォーム上でユーザーとのやり取りを自動化するコンピュータアシスタントのようなものであり、人間同士の対話が不要でも作業を迅速に実行できるようにします。

本講座はインストラクター指導型の実践的なトレーニングで、参加者はボット開発用ツールやフレームワークを用いてサンプルチャットボットを作成しながら、ボット開発の第一歩を学びます。

講座終了時点で、参加者は以下のことができるようになります：

• ボットのさまざまな用途と応用方法を理解する
• ボット開発の全工程を把握する
• ボット構築に使われる各種ツールやプラットフォームを探索する
• Facebook Messenger向けのサンプルチャットボットを作成する
• Microsoft Bot Frameworkを用いてサンプルチャットボットを構築する

対象者

• 自らボットを作成したい開発者

講座の形式

• 講義とディスカッション、演習、実践的な練習が組み合わされている

エッジAIにより、人工知能モデルを組み込み機器やリソースが限られたデバイス上で直接実行できるようになります。これによって遅延や消費電力が削減され、ロボットシステムの自律性やプライバシー保護も強化されるのです。

本講座はインストラクターによるライブ研修で（オンラインまたは会場にて）、TinyMLおよびエッジAIフレームワークを用いてロボットハードウェア上で機械学習の推論や最適化技術を実装したい中級レベルの組み込み開発者やロボティクスエンジニア向けです。

研修を修了すると、以下のことが可能になります：

• TinyMLおよびロボット用エッジAIの基礎知識を理解できるようになる
• AIモデルを変換し、オンデバイス推論向けに展開できるようになる
• 速度・サイズ・エネルギー効率の観点からモデルを最適化できる
• エッジAIシステムをロボット制御アーキテクチャに統合できる
• 実環境下でのパフォーマンスや精度を評価できる

講座の形式

• 対話型の講義およびディスカッション
• TinyMLおよびエッジAIツールチェーンを用いた実践演習
• 組み込み機器やロボットハードウェア上での実習も含む

カスタマイズオプションについて

• この講座の内容をご要望に合わせてカスタマイズしたい場合は、弊社までお問い合わせください。

日本にて開講される本講座は、現代の職場における協働ロボット（コボット）やその他の人間中心型AIシステムの役割について学びたい中級レベルの受講者向けです。

本研修を修了すると、参加者は以下のことをできるようになります：

• 人間中心型物理的AIの基本概念およびその応用分野を理解する。
• 協働ロボットが職場の生産性向上に果たす役割を把握する。
• 人間と機械の相互作用における課題を特定し、解決策を見出す。
• 人間とAI駆動型システムの協働を最適化するための業務フローを設計する。
• AIが導入された職場においてイノベーションや柔軟性を促進できる文化を育成する。

本講座『産業用ロボット自動化：ROSとPLCの統合およびデジタルツイン』は、産業自動化技術と最先端のロボティクスフレームワークを結びつける実践的な研修です。受講者は、ROSベースのロボットシステムとPLCとの連携による同期制御方法を学ぶほか、生産プロセスのシミュレーションや最適化に活用できるデジタルツイン環境についても習得します。本コースでは、相互運用性の確保、リアルタイム制御の実現、さらには物理システムを模倣したデジタルモデルを用いた予測分析にも重点が置かれています。

本講座はインストラクター主導によるオンラインまたは対面形式の研修で、ROS制御ロボットとPLC環境を結合させる実践的スキルや、自動化・製造最適化のためのデジタルツイン構築法を習得したい中級レベルの専門家向けに企画されています。

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：

• ROSシステムとPLC間で用いられる通信プロトコルを理解する。
• ロボットと産業用制御装置間でのリアルタイムデータ交換を実装できる。
• 監視・テスト・プロセスシミュレーションのためのデジタルツインを開発できる。
• 産業用ワークフロー内でセンサー、アクチュエータ、ロボットマニピュレーターを統合できる。
• ハイブリッドシミュレーション環境を用いて産業用自動化システムの設計および検証が可能になる。

コースの形式

• 対話型講義とシステム構造の解説。
• ROSおよびPLCシステムを統合するための実習演習。
• シミュレーションやデジタルツインプロジェクトの実践。

カスタマイズオプション

• 本コース内容のカスタマイズをご希望の場合は、お問い合わせいただければ手配いたします。

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『複数ロボットシステムと群れ知能』は、生物の群れ行動から着想を得たロボットチームの設計・調和・制御方法について学ぶ高度な研修プログラムです。受講者は、ロボット同士の相互作用のモデル化、分散型意思決定の実装、および複数エージェント間での協働最適化の手法を習得します。本コースでは理論とシミュレーション演習を組み合わせることで、物流、防衛、捜索救助や自律的探査分野への応用を見据えたスキル向上が図れます。

本講座は講師によるライブ形式の研修（オンラインまたは対面）であり、オープンソースフレームワークやアルゴリズムを用いて複数ロボット・群れ型システムを設計・シミュレーション・実装したい上級者向けとなっています。

研修終了時には、受講者は以下の能力を習得できます：

• 群れ知能および協調型ロボットシステムの原理と動態を理解する。
• 複数ロボットシステム向けの通信・調整戦略を設計できる。
• 分散型意思決定や合意形成アルゴリズムを実装可能になる。
• 隊形制御・群れ形成・領域カバレッジなどの集団行動をシミュレートできる。
• 実世界の課題や最適化問題に群れ知能手法を応用可能になる。

コースの形式

• アルゴリズムに関する高度な講義および詳細な解説。
• ROS 2およびGazeboを用いた実践的なコーディング・シミュレーション演習。
• 群れ知能の原理を活かした共同プロジェクト。

カスタマイズオプション

• 本コースの内容をご要望に合わせてカスタマイズしたい場合は、お問い合わせください。

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

本講座はインストラクター主導型の実践トレーニングで（オンラインまたは対面形式）、自動化やその他の分野において知能型ロボットシステムの設計・プログラミング・展開に必要なスキル向上を目指す中級レベルの受講者向けです。

このトレーニングを修了することで、受講者は以下の能力を習得できるようになります：

• 物理的AIの原理およびロボティクスや自動化分野におけるその応用について理解する
• 変化に富む環境でも対応可能な知能型ロボットシステムを設計・プログラミングできる
• ロボットの自律的判断を行うためのAIモデルを実装できる
• シミュレーションツールを用いてロボットの試験および最適化を行える
• センサーの統合、リアルタイム処理、エネルギー効率といった課題への対処法を習得できる

ROS 2およびDockerを活用したロボット工学の実践的迅速プロトタイピングは、開発者が効率的にロボットアプリケーションを構築・テスト・展開できるよう支援する実習型コースです。受講生は、ロボティクス環境をコンテナ化したり、ROS 2パッケージを統合したり、Dockerを用いてモジュール式のロボットシステムをプロトタイプ化することで、再現性と拡張性を高める方法を学びます。本講座では、初期開発段階やイノベーションチーム向けに、俊敏な開発姿勢やバージョン管理、チーム連携の実践法にも重点が置かれています。

本講座はインストラクター主導のライブ研修（オンラインまたは対面）で、ROS 2およびDockerを用いてロボット開発プロセスを迅速化したい初心者から中級レベルの方々が対象となります。

講座終了時点では、受講生は以下の能力を習得できるようになります：

• Dockerコンテナ内でROS 2開発環境を構築する方法
• モジュール化され再現性の高い仕組みの中でロボットプロトタイプを開発・テストする技術
• ハードウェア導入前にシミュレーションツールを用いてシステム挙動を検証すること
• コンテナ化されたロボティクスプロジェクトにおいて円滑にチーム協働する方法
• ロボット開発パイプラインにおける継続的統合・展開の考え方を実践すること

講座の形式

• インタラクティブな講義とデモンストレーション
• ROS 2およびDocker環境を利用した実践演習
• 現実世界におけるロボット応用に即したミニプロジェクトの実施

カスタマイズ可能な講座オプション

• 本講座の内容をご要望に合わせて調整したい場合は、事前にご連絡ください。

強化学習（RL）は、エージェントが環境との相互作用を通じて意思決定を行うことを学ぶ機械学習の手法です。ロボティクス分野においては、この技術によって自律型システムが経験やフィードバックから適応的な制御能力や意思決定能力を獲得できるようになります。

本講座はインストラクターによるライブ研修で（オンラインまたは対面）、高度なスキルを持つ機械学習エンジニア、ロボティクス研究者、およびロボットアプリケーション向けに強化学習アルゴリズムを設計・実装・導入したい開発者を対象としています。

研修の終了時には、参加者は以下の能力を身につけることができます：

• 強化学習の基本原理と数学的基礎を理解する
• Q学習、DDPG、PPOといった強化学習アルゴリズムを実装できる
• OpenAI GymやROS 2を用いてロボットシミュレーション環境に強化学習を組み込める
• 試行錯誤を通じてロボットが複雑なタスクを自律的に実行するよう訓練できる
• PyTorchなどの深層学習フレームワークを用いて訓練効率を最適化できる

講座の形式

• 双方向性に富んだ講義とディスカッション
• Python、PyTorch、OpenAI Gymを用いた実践演習
• シミュレーション環境や実際のロボット環境での課題実施

カスタマイズオプションについて

• 本講座をご要望に合わせてカスタマイズしたい場合は、事前にお問い合わせください。

本コース「深層学習を用いたロボットの操作と把持技術」は、ロボット制御と最先端の機械学習手法を結びつける高度な講座です。参加者は、深層学習がどのようにしてロボットシステムにおける認識能力や動作計画、そして器用な物体把持を向上させるかを学びます。理論的な内容に加え、シミュレーションや実践的なプログラミング演習を通じて、知覚ベースの制御から操作タスク向けのエンドツーエンドな方策学習までを網羅します。

この講座はインストラクターによるオンラインまたは対面形式の実習型トレーニングであり、深層学習手法を用いて知能的かつ適応性に富み、正確なロボット操作を実現したいと考える上級者向けです。

受講を終了すると、参加者は以下の能力を習得できます：

• 物体認識および姿勢推定用の知覚モデルを構築できる。
• 把持位置検出や動作計画に適したニューラルネットワークを訓練できる。
• ROS 2を用いて深層学習モジュールとロボット制御器を統合できる。
• 仮想環境内で把持および操作戦略のシミュレーションや評価を行える。
• 実際またはシミュレーション上のロボットアームに学習済みモデルを導入し、最適化できる。

講座の形式

• 専門家による講義およびアルゴリズムに関する詳細な解説。
• 実践的なプログラミングやシミュレーション演習。
• プロジェクトベースでの実装と検証。

講座内容のカスタマイズオプション

• 本講座のカスタマイズ版をご希望の場合は、お問い合わせいただき調整させていただきます。

スマートロボティクスとは、ロボットシステムに人工知能を統合することで、知覚能力や意思決定、自律的な制御機能を向上させる技術です。

本講座は、インストラクターが直接指導するオンラインまたは現地での実践型トレーニングで、スマート製造環境においてAIを用いた知覚・計画・制御の実装を目指す上級ロボティクスエンジニアやシステムインテグレーター、自動化担当者を対象としています。

講座終了後には、参加者は以下の能力を習得できるようになります：

• AI技術を活用してロボットの知覚処理やセンサーデータ統合を行う方法
• 協働型および産業用ロボット向けの動作計画アルゴリズムを開発する方法
• リアルタイムな意思決定に役立つ学習ベースの制御戦略を導入する方法
• 高度な知能ロボットシステムをスマートファクトリーの業務フローへ組み込む方法

講座の形式

• 双方向性に富んだ講義およびディスカッション
• 多数の演習問題と実践課題
• 実際のラボ環境で行う実地演習

カスタマイズオプション

• 本講座の内容をご要望に合わせてカスタマイズしたい場合は、ご連絡いただければ手配いたします。