Tự động hóa Robotics Công nghiệp: Tích hợp ROS-PLC & Sinh số Khóa Học Đào Tạo

Khóa học huấn luyện trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tham gia ở mức độ trung cấp, những người muốn khám phá vai trò của robot cộng tác (cobots) và các hệ thống AI lấy con người làm trung tâm trong môi trường làm việc hiện đại.

Kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên lý của Trí tuệ nhân tạo vật lý lấy con người làm trung tâm và các ứng dụng của nó.
• Khám phá vai trò của robot cộng tác trong việc nâng cao năng suất tại nơi làm việc.
• Xác định và giải quyết các thách thức trong tương tác giữa người và máy.
• Thiết kế các quy trình làm việc tối ưu hóa sự hợp tác giữa con người và các hệ thống do AI điều khiển.
• Thúc đẩy văn hóa đổi mới và khả năng thích ứng trong môi trường làm việc tích hợp AI.

Khóa học HRI thực hành này tại Việt Nam bao phủ các nội dung về giọng nói, cử chỉ và điều khiển hợp tác. Học cách xây dựng các giao diện đa phương thức trực quan để hợp tác an toàn giữa con người và robot, tập trung vào các nguyên tắc thiết kế thực tiễn, nhận biết giọng nói, phát hiện cử chỉ và tự chủ chung nhằm nâng cao tính dễ sử dụng và độ an toàn.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này ở Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư muốn tìm hiểu về khả năng ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong hệ thống cơ điện tử.

Sau khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Tổng quan về trí tuệ nhân tạo, máy học và trí tuệ tính toán.
• Hiểu các khái niệm về mạng nơ-ron và các phương pháp học khác nhau.
• Chọn các phương pháp trí tuệ nhân tạo hiệu quả cho các vấn đề thực tế.
• Triển khai ứng dụng AI trong kỹ thuật cơ điện tử.

Khóa đào tạo nâng cao về Việt Nam bao quát việc thiết kế và phối hợp các hệ thống robot đa tác nhân. Người học sẽ được trang bị kiến thức để mô hình hóa trí tuệ bầy đàn, triển khai ra quyết định phân tán và tối ưu hóa sự hợp tác giữa các tác nhân thông qua mô phỏng thực hành trong ROS 2 và Gazebo cho các ứng dụng thực tế.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn, được tổ chức tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại địa điểm), nhằm vào các kỹ sư robot và nhà nghiên cứu AI ở trình độ cao cấp, mong muốn sử dụng trí tuệ nhân tạo đa phương thức để tích hợp nhiều dữ liệu cảm biến, tạo ra những robot tự động hơn và hiệu quả hơn có khả năng nhìn, nghe, và chạm.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Thực hiện cảm biến đa phương thức trong các hệ thống robot.
• Phát triển thuật toán AI cho việc kết hợp dữ liệu cảm biến và ra quyết định.
• Tạo ra những robot có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp trong môi trường động.
• Giải quyết các thách thức về xử lý dữ liệu thời gian thực và hoạt động.

Khóa đào tạo trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại địa điểm) hướng đến kỹ sư tự động hóa và nhà thiết kế hệ thống kiểm soát ở trình độ trung cấp, những người muốn triển khai các giải pháp kiểm soát chuyển động bằng PLC Omron.

Đến cuối khóa đào tạo, học viên sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm cơ bản về kiểm soát chuyển động và ứng dụng của chúng.
• Cấu hình phần cứng và phần mềm chuyển động trong Sysmac Studio.
• Lập trình và tối ưu hóa kiểm soát chuyển động đơn trục và đa trục.
• Triển khai các chiến lược chuyển động đồng bộ, bao gồm nội suy và đồng bộ hóa.

Khóa học hướng dẫn trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư tự động hóa và nhà thiết kế hệ thống điều khiển, những người muốn cấu hình, lập trình và vận hành các hệ thống Omron Sysmac bao gồm bộ điều khiển NJ/NX, mạng EtherCAT, bộ điều chỉnh servo G5/1S/1SA, HMI dòng NA và thiết bị phần cứng an toàn NX.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn về Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các học viên cấp trung, nhằm giúp họ nâng cao kỹ năng trong việc thiết kế, lập trình và triển khai các hệ thống robot thông minh cho tự động hóa và nhiều lĩnh vực khác.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, học viên sẽ có khả năng:

• Hiểu được các nguyên lý của Physical AI và ứng dụng của nó trong robot và tự động hóa.
• Thiết kế và lập trình các hệ thống robot thông minh cho các môi trường động.
• Áp dụng các mô hình AI để robot ra quyết định tự chủ.
• Tận dụng các công cụ mô phỏng để kiểm thử và tối ưu hóa robot.
• Giải quyết các thách thức như hợp nhất cảm biến (sensor fusion), xử lý thời gian thực và hiệu quả năng lượng.