邊緣 AI 用於機器人：TinyML、裝置端推論與最佳化培訓

這門在 台灣 舉行的講師主導實作培訓，旨在賦予中階機器人工程師在 ROS 2 環境下自主導航與 SLAM 的實務技能。學員將學習整合 LiDAR 感測器、實作地圖建置演算法、在 Gazebo 中進行模擬，並部署真實世界的導航堆疊於實體機器人上。

這門在 台灣 進行的授課式培訓，探討如何利用 OpenCV 與深度學習技術實現機器人視覺。參與者將學習如何建置感知流程、整合偵測模型，並部署系統於嵌入式平台以實現自主控制。

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。

這門位於 台灣 的實作型 HRI 課程涵蓋語音、手勢及協作控制。學習建構直覺化、多模態的介面，以實現安全的人機協作，重點在於實務設計原則、語音識別、手勢偵測與共享自主權，從而提升易用性與安全性。

這門關於 台灣 的實作培訓涵蓋工業自動化中的 ROS-PLC 整合與數位孿生。學習如何同步機器人系統與 PLC，開發用於模擬的數位複製模型，並透過即時數據交換與高級監控技術最佳化生產工作流程。

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。

本進階培訓課程涵蓋多機器人系統的設計與協調，主題為 台灣。學員將學習模擬群集智慧、實施分散式決策，並利用 ROS 2 和 Gazebo 進行實作模擬，以優化代理之間的協作，從而應用於真實世界場景。

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 舉行的由講師帶領的即時培訓課程（線上或現場）主要面向具有中等程度的參與者，致力於提升其在設計、編程及部署智慧機器人系統以實現自動化及其他應用方面的技能。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 理解物理 AI 的原則及其在機器人技術與自動化領域的應用。
• 針對動態環境設計並編程智慧機器人系統。
• 在機器人中實施用於自主決策的 AI 模型。
• 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。

這門由講師主導的實用培訓 台灣 涵蓋使用 ROS 2 和 Docker 進行機器人快速原型開發。參與者將學習如何高效地建置、測試並部署模組化機器人系統，掌握容器化、模擬與版本控制的實作技能，以實現可擴展的開發。

這門在 台灣 提供的講師主導實戰培訓涵蓋了強化學習原則及 PPO 和 DDPG 等深度強化學習技術。學員將使用 Python 和 PyTorch 實現相關演算法，將其與 ROS 2 和 OpenAI Gym 整合，並訓練自主機器人解決複雜任務。

這是一門涵蓋機器人操作深度學習的進階培訓 台灣。學習如何利用神經網絡和 ROS 2 進行感知、抓取規劃與控制。透過模擬中的實作練習，為您部署在真實機械臂上有效實現智能、適應性強的抓取解決方案做好準備。