Physical AI 在工業應用中的實踐：從概念到實施培訓

此為講師引導式的台灣（線上或線下）培訓活動，目標是幫助進階專業人士深化在設計、編程及部署先進自主系統方面的專業知識。

完成培訓後，學員將能夠：

• 設計具備自主能力的先進機器人系統。
• 實施先驅AI模型以進行決策和控制。
• 整合並最佳化即時感測器數據以提升效能。
• 使用先進模擬工具進行系統測試和驗證。
• 解決自動化與部署中的複雜挑戰。

此由講師主導的現場培訓（線上或線下）旨在幫助初級至中級參與者探索物理人工智慧開發中的倫理、法律與治理面向。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解與物理人工智慧相關的倫理挑戰。
• 識別關鍵的治理框架與法規。
• 制定負責任的人工智慧開發策略。
• 分析人工智慧部署中的倫理困境案例。

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。

這項台灣（線上或線下）由講師指導的即時培訓，專為初學者設計，旨在探索實體人工智慧的基礎知識，包括其組成部分、開發流程以及基本智慧機器的實作體驗。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解實體人工智慧的原則及其潛在應用場景。
• 設計並建立簡單的AI驅動機器人系統原型。
• 實作基本的機器感知與決策AI演算法。
• 導航及使用如ROS等工具進行機器人開發。
• 整合硬體與軟體，構建功能完整的智慧機器。

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。