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課程時長 21 時間：
課程簡介
智慧機器人与人工智慧整合簡介
- 工業 4.0 中的機器人概觀
- 人工智慧在感知、規劃與控制中的角色
- 軟體與模擬環境
感知系統與感測器融合
- 機器人用的電腦視覺（2D/3D 攝影機、LiDAR）
- 感測器校準與融合技術
- 物體偵測與環境地圖建構
用於感知的深度學習
- 用於視覺辨識的神經網絡
- 結合機器人資料使用 TensorFlow 或 PyTorch
- 訓練用於物體追蹤的感知模型
運動規劃與路徑最佳化
- 基於取樣與基於最佳化的規劃方法
- 使用 MoveIt 進行運動規劃
- 避障與動態重規劃
基於學習的控制策略
- 用於機器人控制的強化学習
- 將人工智慧整合至底層控制迴路
- 使用 OpenAI Gym 與 Gazebo 進行模擬
智慧製造中的協作機器人 (Cobots)
- 安全標準與人機協作
- 協作機器人的程式開發與人工智慧整合
- 適應性行為與即時響應
系統整合與部署
- 與工業控制器（PLC、SCADA）的介面連接
- 用於即時機器人的邊緣人工智慧部署
- 資料記錄、監控與故障排除
最低要求
- 了解機器人系統與運動學
- 具備 Python 程式開發經驗
- 熟悉人工智慧或機器學習概念
目標受眾
- 機器人工程師
- 系統整合師
- 自動化負責人
客戶評論 (1)
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