東京のロボット工学トレーニング

東京 でのこの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) は、溶接作業用の ABB IRB 2600ID ロボットの操作とプログラミングを完全に理解したい初心者レベルのロボット工学エンジニアを対象としています。このトレーニングを終了するまでに、参加者は次のことができるようになります。

ロボット工学が溶接にどのように適用されるかを理解します。さまざまな溶接作業用の ABB IRB 2600ID ロボットのプログラミングの習熟度を高めます。 ABB IRB 2600ID ロボットを安全かつ効果的に操作する方法を学びます。ロボット溶接作業に関連する安全基準と手順を理解します。

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、電気エンジニアや、半導体の知識を深めたい方を対象としています。 このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• エネルギー図と伝導帯図の概念を理解する
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• ダイオードの内部構造とその動作を理解する
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• 固有半導体と外部半導体について深く理解する。

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、電気エンジニアや、半導体の基礎について学び、様々な分野でイノベーションを起こすために半導体を使用することに興味のある方を対象としています。 このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• ダイオードやトランジスタのような電子デバイスがどのように機能するかを知る。
• 半導体におけるキャリアの統計量を分析する。
• 半導体のキャリアダイナミクスとその結果としての伝導特性を理解する
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東京 でのこの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) は、ROS を使用してモバイル ロボットをプログラムする方法を学習したい初級レベルから中級レベル、および潜在的に上級レベルのロボット開発者を対象としています。 ]。このトレーニングを終了するまでに、参加者は次のことができるようになります。

• ROS、Python、およびモバイル ロボット プラットフォームを含む開発環境をセットアップします。
• Python を使用して ROS 個のノード、トピック、サービス、およびアクションを作成および実行します。
• ROS のツールとユーティリティを使用して、ROS アプリケーションを監視およびデバッグします。
• ROS パッケージとライブラリを使用して、モバイル ロボットの一般的なタスクを実行します。
• ROS を他のフレームワークやツールと統合します。
• ROS アプリケーションのトラブルシューティングとデバッグ。

このインストラクターによるライブトレーニングは、基本的なAIの手法を使ってロボットをプログラミングし、作成したいエンジニアを対象としています。 このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• ロボットが環境内の動く物体の位置を特定できるように、フィルタ（カルマンフィルタとパーティクルフィルタ）を実装します。
• 探索アルゴリズムと動作計画を実装する。
• PID制御を実装し、環境内でのロボットの動きを制御する
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• SLAMアルゴリズムを実装して、ロボットが未知の環境をマッピングできるようにする
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このインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたは会場）では、原子力技術や環境システムの分野で使用されるさまざまな種類のロボットをプログラミングするための、さまざまな技術、フレームワーク、テクニックを学びます。 6週間のコースは週5日行われる。各日は4時間で、講義、ディスカッション、ライブラボ環境でのロボット開発実習で構成されている。参加者は、習得した知識を実践するために、業務に応用可能な様々な実プロジェクトを完成させる。 本コースの対象となるハードウェアは、シミュレーション・ソフトウェアによって3Dでシミュレートされる。ロボットのプログラミングには、オープンソースのフレームワークであるROS（Robot Operating System）、C++、Pythonを使用する。 このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• ロボット技術で使用される主要概念を理解する。
• ロボットシステムにおけるソフトウェアとハードウェアの相互作用を理解し、管理することができる。
• ロボット工学を支えるソフトウェアコンポーネントを理解し、実装する。
• 視覚、感覚、処理、ナビゲート、および音声による人間との対話が可能な模擬機械ロボットを構築し、操作する。
• スマートロボットの構築に適用できる人工知能（機械学習、ディープラーニングなど）の必要な要素を理解する
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• ロボットが環境内の動く物体の位置を特定できるようにするためのフィルター（カルマンフィルターとパーティクルフィルター）を実装する
。
• 探索アルゴリズムと動作計画を実装する。
• PID制御を実装し、環境内でのロボットの動きを制御する。
• SLAMアルゴリズムを実装して、ロボットが未知の環境をマッピングできるようにする
。
• Deep Learningを通じて、ロボットが複雑なタスクを実行する能力を拡張する。
• 現実的なシナリオでロボットをテストし、トラブルシューティングする
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このインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたは会場）では、原子力技術や環境システムの分野で使用されるさまざまな種類のロボットをプログラミングするための、さまざまな技術、フレームワーク、テクニックを学びます。 4週間のコースは週5日行われる。各日は4時間で、講義、ディスカッション、ライブラボ環境でのロボット開発実習で構成されている。参加者は、習得した知識を実践するために、業務に応用可能な様々な実プロジェクトを完成させる。 このコースの対象となるハードウェアは、シミュレーション・ソフトウェアを使って3Dでシミュレートされる。その後、コードを物理的なハードウェア（Arduinoなど）にロードし、最終的な展開テストを行う。ロボットのプログラミングには、ROS（Robot Operating System）のオープンソースフレームワーク、C++、Pythonを使用する。 このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• ロボット技術で使用される主要概念を理解する。
• ロボットシステムにおけるソフトウェアとハードウェアの相互作用を理解し、管理することができる。
• ロボット工学を支えるソフトウェアコンポーネントを理解し、実装する。
• 視覚、感覚、処理、ナビゲート、および音声による人間との対話が可能な模擬機械ロボットを構築し、操作する。
• スマートロボットの構築に適用できる人工知能（機械学習、ディープラーニングなど）の必要な要素を理解する
。
• ロボットが環境内の動く物体の位置を特定できるようにするためのフィルター（カルマンフィルターとパーティクルフィルター）を実装する
。
• 探索アルゴリズムと動作計画を実装する。
• PID制御を実装し、環境内でのロボットの動きを制御する。
• SLAMアルゴリズムを実装して、ロボットが未知の環境をマッピングできるようにする
。
• 現実的なシナリオでロボットをテストし、トラブルシューティングを行う
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このインストラクターによるライブトレーニングは、AWS RoboMakerの機能をインストール、設定、管理し、ロボットや自律走行車、デバイスのアプリケーションを作成、シミュレート、デプロイしたい開発者を対象としています。 このトレーニングの終了時には、参加者はAWS RoboMakerを使ってロボットアプリケーションの構築、シミュレーション、デプロイ、管理、テスト、監視ができるようになります。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はArduinoハードウェアとArduino （C / C++ ）言語を使用してロボットを組み立てる方法を学びます。 このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• ソフトウェアとハードウェアの両方のコンポーネントを含むロボットシステムの構築と運用
• ロボット技術で使用される重要な概念を理解する
• モーター、センサー、マイクロコントローラーを作業ロボットに組み立てる
• ロボットの機械的構造を設計する

観客

• 開発者
• エンジニア
• 愛好家

コースの形式

• パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

注意

• ハードウェアキットは、トレーニングの前に講師によって指定されますが、おおまかに言って以下のコンポーネントが含まれます。

• Arduinoボード
• モーターコントローラー
• 距離センサー
• Bluetoothスレーブ
• 試作ボードとケーブル
• USBケーブル
• 車両キット

• 参加者は自分のハードウェアを購入する必要があります。
• このトレーニングをカスタマイズしたい場合は、手配をしてください。

このコースでは、ロボット工学アプリケーションにおける機械学習方法を紹介します。 これは、パターン認識のコンテキストにおける既存の方法、動機、および主なアイデアの概要です。 短い理論的背景の後、参加者はオープンソース（通常R）または他の一般的なソフトウェアを使用して簡単な演習を行います。

This classroom based training session will explore NLP techniques in conjunction with the application of AI and Robotics in business. Delegates will undertake computer based examples and case study solving exercises using Python

This classroom based training session will explore Robotics and Robotic Process Automation (RPA). Delegates will undertake computer based examples and case study solving exercises.

ROS -Industrial（ ROS -I）は、 ROS上に構築されたオープンソースプロジェクトです。 ROSの機能を製造自動化とロボット工学にまで拡張します。 このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はROS -Industrialを使って開発を始める方法を学びます。 このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• ROSインストールと設定
• MoveIt！などのツールを使用して、 ROS -Iでモーションおよびパス計画を実装します。とデカルト
• 単純なROS Iアプリケーションを作成する
• ROS -Iを使用して新しいロボットを構築、テスト、配置、およびトラブルシューティングします。

観客

• プログラマー
• 開発者
• エンジニア

コースの形式

• パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

注意

• このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、手配するために私達に連絡してください。

このインストラクターによるライブトレーニングは、よりインテリジェントな機能を備えたRPAシステムのセットアップや拡張を希望する技術者を対象としています。 このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• UiPathIPAをインストールして設定する
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• ロボットが他のロボットを管理できるようにする
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• コンピュータビジョンを適用して、画面のオブジェクトの位置を正確に特定する
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• 言語パターンを検出し、構造化されていないコンテンツのセンチメント分析を実行できるようにする。

Azure Bot Serviceは、Microsoft Bot Frameworkの機能とAzure機能を組み合わせて、インテリジェントボットの迅速な開発を可能にします。 この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はMicrosoft Azureを使用してインテリジェントボットを簡単に作成する方法を学習します。 このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• インテリジェントボットの基礎を学ぶ
• クラウドアプリケーションを使用してインテリジェントボットを作成する方法を学ぶ
• Microsoft Bot Framework、Bot Builder SDK、およびAzure Bot Serviceの使用方法を理解する
• ボットパターンを使用してボットを設計する方法を理解する
• Microsoft Azureを使って最初のインテリジェントボットを開発する

観客

• 開発者
• 愛好家
• エンジニア
• ITプロフェッショナル

コースの形式

• パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

ボットやチャットボットとは、様々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し、ユーザーが他の人間と話すことなく、より速く物事を完了させるために使用されるコンピュータアシスタントのようなものです。 このインストラクターによるライブトレーニングでは、ボット開発ツールやフレームワークを使用してサンプルチャットボットを作成しながら、ボット開発の始め方を学びます。 このトレーニングの終わりまでに、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アプリケーションを理解する
• ボット開発の完全なプロセスを理解する
• ボットの構築に使用されるさまざまなツールとプラットフォームを探る
• 0] Messengerのサンプルチャットボットを作成する
• 1]ボットフレームワークを使用したサンプルチャットボットの構築

対象者

• 独自のボット作成に興味のある開発者

コース形式

• 講義、ディスカッション、演習、実習

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、メカトロニクス・システムへの人工知能の応用について学びたいエンジニアを対象としています。 このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• 人工知能、機械学習、計算知能の概要を理解する
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• ニューラルネットワークの概念とさまざまな学習方法を理解する
。
• 現実の問題に対して人工知能のアプローチを効果的に選択する
。
• メカトロニクス工学におけるAIアプリケーションを実装する。

スマートロボットは、その環境とその経験から学び、その知識に基づいてその能力を構築することができる人工知能 (AI) システムです。スマートロボットは、人間と協力し、それらに沿って作業し、彼らの行動から学習することができます。さらに、彼らは肉体労働だけでなく、認知の仕事のためにも能力を持っています。物理的なロボットに加えて、スマートロボットはまた、純粋にソフトウェアベースの、移動部品や世界との物理的な相互作用を持つソフトウェアアプリケーションとしてコンピュータに常駐することができます。 このインストラクター主導のライブトレーニングでは、さまざまな種類の機械式スマートロボットをプログラミングするためのさまざまな技術、フレームワーク、テクニックを学び、その知識を応用して独自のスマートロボットプロジェクトを完成させます。 コースは4つのセクションに分かれており、それぞれの講義、討論、実践的なロボット開発の3日間をライブラボ環境で構成しています。各セクションでは、参加者が獲得した知識を実践し、実証できるように実践的なハンズオンプロジェクトで締結されます。 このコースのターゲットハードウェアは、シミュレーションソフトウェアを通じて3d でシミュレートされます。ROS (ロボットオペレーティングシステム) オープンソースフレームワーク、C++ と Python は、ロボットをプログラミングするために使用されます。 このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

• は、ロボット技術で使用される重要な概念を理解する
• は、ロボットシステムにおけるソフトウェアとハードウェアの相互作用を理解し、管理する
• スマートロボットを支えるソフトウェアコンポーネントの理解と実装
• を構築し、音声
を介して人間との対話、センス、プロセス、把握、移動、および相互作用することができますシミュレートされた機械式スマートロボットを動作させる
• は、スマートロボット & #39 を拡張する; 深い学習
を通じて複雑なタスクを実行する能力
• をテストし、現実的なシナリオでは、スマートロボットのトラブルシューティング

観客

• 開発者
• エンジニア

コース の 形式

• 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

• このコース (プログラミング言語、ロボットモデルなど) の一部をカスタマイズするには、ご連絡ください。

このインストラクターによるライブトレーニングでは、ロボットの可視化ツールやシミュレーションツールを使って、ロボットプロジェクトにROSを使用する方法を学びます。 このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• ROSの基本を理解する
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• ROSを使用して基本的なロボット工学プロジェクトを作成する方法を学ぶ。
• シミュレーションや視覚化ツールを含む、ロボット工学のためのさまざまなツールの使用方法を学ぶ。

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、無人ドローンの設計・開発を希望する開発者や技術者を対象としています。 このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• 適切な開発環境を設定する
。
• ドローンのプログラミングに適したツールを選択し、適用する
。
• ファームウェア、ミドルウェア、APIスタックを理解し、設定する。
• ドローンシミュレーションソフトウェアを使用してコードをテストし、デバッグする。

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、様々な航空ロボットのコンセプトやツールの探求を通して、航空ビークルの設計、開発、テストを希望するエンジニアや開発者を対象としています。 このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• 空中ロボット工学の基礎を理解する。
• UAVとクアッドローターをモデル化し、設計する。
• 飛行制御とモーションプランニングの基礎について学びます。
• 航空ロボット工学のためのさまざまなシミュレーションツールの使い方を学びます。

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、UASの基本を理解し、様々な産業における計画、運用、管理、分析にドローン技術を応用したい方を対象としています。 このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• UAVとドローンに関する基礎知識を身につける。
• ドローンの分類と用途について学び、さまざまなニーズに対応する適切なUAVを見つける
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• ドローンを便利に運用するための配送オプションや規制を評価する
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• ドローン技術利用のリスクと倫理を理解する
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• 他の技術との統合を含め、UAVの将来の用途と能力を探求する。

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、農業技術者、研究者、エンジニアを対象としており、農業のためのデータ収集と分析を最適化するために航空ロボットを応用することを目的としています。 このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• ドローン技術とそれに関連する規制を理解する
。
• 農作物のデータを取得、処理、分析し、農業や農法を改善するためにドローンを導入する
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