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期間 21 時間
コース概要
スマートロボティクスとAI統合の入門
- インダストリー4.0におけるロボティクスの概要
- 知覚、計画、制御におけるAIの役割
- ソフトウェアおよびシミュレーション環境
知覚システムとセンサーフュージョン
- ロボティクス向けコンピュータビジョン（2D/3Dカメラ、LiDAR）
- センサーキャリブレーションとフュージョン技術
- 物体検出と環境マッピング
知覚のためのディープラーニング
- 視覚認識のためのニューラルネットワーク
- ロボティクスデータを用いたTensorFlowまたはPyTorchの活用
- 物体追跡のための知覚モデルのトレーニング
モーションプランニングと経路最適化
- サンプリングベースおよび最適化ベースのプランニング
- MoveItを用いたモーションプランニング
- 衝突回避と動的な再プランニング
学習ベースの制御戦略
- ロボティクス制御のための強化学習
- 低レベル制御ループへのAI統合
- OpenAI GymとGazeboを用いたシミュレーション
スマート製造における協働ロボット（Cobot）
- 安全基準と人間とロボットの協働
- AIと組み合わせたCobotのプログラミングと統合
- 適応行動とリアルタイムの応答性
システム統合とデプロイ
- 産業用コントローラ（PLC、SCADA）とのインターフェース
- リアルタイムロボティクス向けエッジAIのデプロイ
- データロギング、監視、トラブルシューティング
要求
- ロボティクスシステムおよび運動学（キネマティクス）の理解
- Pythonプログラミングの経験
- AIまたは機械学習の概念の習熟
対象者
- ロボティクスエンジニア
- システムインテグレーター
- 自動化責任者
お客様の声 (1)
日常業務でAIを活用・探索する方法
Giovani Natalia - PT Astra Honda Motor
コース - AI for Supply Chain and Manufacturing Logistics
機械翻訳
