台灣現場機器人AI技術培訓

本課程為在 台灣 中進行的講師主導實地訓練，教導高級專業人員如何將 TinyML 整合至自主機器人系統。學員將設計優化模型、實現裝置端感知管線，並部署輕量級人工智慧於嵌入式硬體上，以實現即時自主操作。

這項在台灣（線上或線下）進行的由講師主導的現場培訓，旨在幫助中級參與者探索協作機器人(cobots)及其他以人為本的AI系統在現代職場中的角色。

在本課程結束後，學員將能夠：

• 理解以人為本的實體AI原則及其應用。
• 探索協作機器人在提升職場生產力中的角色。
• 識別並解決人機互動中的挑戰。
• 設計能最佳化人類與AI驅動系統間協作的工作流程。
• 在整合AI的職場中促進創新與適應力的文化。

此在台灣（線上或線下）由講師主導的即時培訓，旨在為高級機器人工程師和AI研究人員設計。學員將學習如何利用多模態AI整合各種感測數據，創造出具備視覺、聽覺和觸覺能力，更具自主性且高效的機器人。

完成本課程後，學員將能夠：

• 在機器人系統中實施多模態感測。
• 開發用於感測器融合與決策的AI演算法。
• 創建能在動態環境中執行複雜任務的機器人。
• 解決即時資料處理和驅動方面的挑戰。

這門在台灣（線上或線下）進行的講師帶隊實作培訓，針對中階學員，旨在提升其設計、編程及部署用於自動化及其他應用的智慧機器人系統的技能。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解物理AI的原理及其在機器人和自動化領域的應用。
• 為動態環境設計並編程智慧機器人系統。
• 實現AI模型以賦予機器人自主決策能力。
• 利用模擬工具進行機器人測試與優化。
• 解決感測器融合、即時處理及能源效率等挑戰。

這項在[loc]的即時培訓課程（線上或線下），旨在讓希望學習人工智慧在機械系統中應用的工程師受益。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 掌握人工智慧、機器學習及計算智能的概觀。
• 理解神經網路的概念及不同的學習方法。
• 針對現實生活中的問題，有效地選擇人工智慧解決方案。
• 在機械工程領域中實施人工智慧應用。