Corso di formazione Interazione Uomo-Robot (HRI): Voce, Gesti e Controllo Collaborativo

L’Intelligenza Artificiale applicata alla robotica integra l’apprendimento automatico, i sistemi di controllo e la fusione dei dati provenienti dai sensori al fine di creare macchine intelligenti in grado di percepire, ragionare e agire in modo autonomo. Grazie a strumenti all’avanguardia come ROS 2, TensorFlow e OpenCV, gli ingegneri possono oggi progettare robot in grado di muoversi, pianificare azioni e interagire in modo intelligente con l’ambiente circostante.

Questo corso formativo guidato da istruttori (in modalità online o in presenza) è rivolto a ingegneri di livello intermedio che desiderano sviluppare, addestrare e implementare sistemi robotici basati su AI utilizzando le più recenti tecnologie e framework open source.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Utilizzare Python e ROS 2 per creare e simulare comportamenti robotici.
• Implementare i filtri di Kalman e i filtri a particelle per la localizzazione e il tracciamento.
• Applicare tecniche di visione artificiale mediante OpenCV per la percezione e il rilevamento degli oggetti.
• Sfruttare TensorFlow per la previsione dei movimenti e il controllo basato sull’apprendimento.
• Integrare algoritmi SLAM (Localizzazione e Mappatura Simultanea) per una navigazione autonoma.
• Sviluppare modelli di apprendimento per rafforzamento al fine di migliorare le capacità decisionali dei robot.

Struttura del corso

• Lezioni interattive e discussioni guidate.
• Implementazioni pratiche con l’utilizzo di ROS 2 e Python.
• Esercitazioni pratiche in ambienti robotici sia simulati che reali.

Opzioni di personalizzazione del corso

Per richiedere una personalizzazione specifica del programma formativo, si prega di contattarci per accordi particolari.

ROS 2 (Robot Operating System 2) è un framework open source progettato per supportare lo sviluppo di applicazioni robotiche complesse e scalabili.

Questo corso formativo, condotto da istruttori ed erogato in modalità online o in sede, è rivolto a ingegneri e sviluppatori robotici di livello intermedio che desiderano implementare la navigazione autonoma e il SLAM (Localizzazione e Mappatura Simultanea) utilizzando ROS 2.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare ROS 2 per applicazioni di navigazione autonoma.
• Implementare algoritmi SLAM per la mappatura e la localizzazione.
• Integrare sensori come LiDAR e telecamere con ROS 2.
• Simulare e testare la navigazione autonoma in Gazebo.
• Distribuire i sistemi di navigazione su robot fisici.

Modalità del corso

• Lezioni interattive e dibattiti guidati dagli istruttori.
• Esercitazioni pratiche con l’ausilio degli strumenti di ROS 2 e dei ambienti di simulazione.
• Implementazione in tempo reale e test su robot virtuali o fisici.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere un percorso formativo personalizzato, contattaci per concordare i dettagli.

OpenCV è una libreria open source di visione artificiale in grado di elaborare immagini in tempo reale; al contempo, framework di apprendimento profondo come TensorFlow mettono a disposizione gli strumenti necessari per la percezione intelligente e il processo decisionale nei sistemi robotici.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori, si svolge in modalità online o in presenza ed è rivolto a ingegneri robotici di livello intermedio, professionisti della visione artificiale e esperti di machine learning desiderosi di applicare tecniche di visione artificiale e apprendimento profondo alla percezione e all’autonomia dei robot.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare pipeline di visione artificiale utilizzando OpenCV.
• Integrare modelli di apprendimento profondo per il rilevamento e il riconoscimento degli oggetti.
• Sfruttare dati visivi nel controllo e nella navigazione dei robot.
• Combinare algoritmi tradizionali della visione con reti neurali profonde.
• Distribuire sistemi di visione artificiale su piattaforme embedded e robotiche.

Modalità del corso

• Lezioni interattive e discussioni guidate.
• Esercitazioni pratiche sull’utilizzo di OpenCV e TensorFlow.
• Implementazione in laboratorio direttamente su sistemi robotici, simulati o reali.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere un percorso formativo su misura, contattaci direttamente.

Un bot, o chatbot, è sostanzialmente un assistente informatico in grado di automatizzare le interazioni con gli utenti su diverse piattaforme di messaggistica, consentendo di svolgere compiti più rapidamente senza la necessità che l’utente interagisca con una persona reale.

In questo corso pratico e guidato da un istruttore, i partecipanti impareranno le basi dello sviluppo di bot attraverso la creazione di esempi concreti utilizzando strumenti e framework dedicati.

Alla fine del percorso formativo, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le varie utilità e applicazioni dei bot
• Conoscere l’intero processo di sviluppo di un bot
• Esplorare gli strumenti e le piattaforme impiegati per la creazione dei bot
• Sviluppare un chatbot di esempio per Facebook Messenger
• Sviluppare un chatbot utilizzando Microsoft Bot Framework

Destinatari

• Sviluppatori interessati a creare il proprio bot

Modalità del corso

• Un mix di lezioni frontali, discussioni guidate, esercizi pratici e attività hands-on

L’AI in tempo reale consente ai modelli di intelligenza artificiale di eseguirsi direttamente su dispositivi embedded o a risorse limitate, riducendo così la latenza e il consumo energetico, nonché aumentando l’autonomia e la privacy nei sistemi robotici.

Questo corso formativo guidato da istruttore (online o in presenza) si rivolge a sviluppatori embedded ed ingegneri robotici di livello intermedio che desiderano implementare tecniche di inferenza e ottimizzazione basate sull’apprendimento automatico direttamente sull’hardware dei robot, utilizzando TinyML e i framework dedicati all’AI in tempo reale.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti dell’utilizzo di TinyML e dell’AI in tempo reale nella robotica.
• Convertire e distribuire modelli AI per l’inferenza sul dispositivo.
• Ottimizzare i modelli per aumentarne velocità, ridurre dimensioni ed efficienza energetica.
• Integrare sistemi di AI in tempo reale nelle architetture di controllo dei robot.
• Valutare le prestazioni e l’accuratezza dei modelli negli scenari reali.

Modalità del corso

• Lezioni interattive e dibattiti guidati.
• Esercitazioni pratiche sull’utilizzo dei toolchain di TinyML e dell’AI in tempo reale.
• Attività operative su piattaforme hardware embedded e robotiche.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una sessione formativa su misura, contattateci per accordi specifici.

Questo corso formativo dal vivo in Italia (online o in presenza) è rivolto a partecipanti di livello intermedio che desiderano comprendere meglio il ruolo dei robot collaborativi (cobot) e di altri sistemi basati sull’IA incentrati sull’Uomo nei luoghi di lavoro moderni.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi fondamentali dell’Intelligenza Artificiale Fisica incentrata sull’Uomo e le sue applicazioni.
• Esplorare il contributo dei robot collaborativi nel potenziamento della produttività aziendale.
• Identificare e risolvere eventuali problemi legati all’interazione tra uomini e macchine.
• Progettare flussi di lavoro ottimizzati per favorire la collaborazione tra persone e sistemi basati sull’IA.
• Promuovere una cultura orientata all’innovazione e alla flessibilità nei luoghi di lavoro dotati di tecnologie IA.

Il corso "Automazione con Robotica Industriale: Integrazione ROS-PLC e Gemelli Digitali" si propone di unire l’automazione industriale ai moderni framework robotici. I partecipanti impareranno a integrare sistemi robotici basati su ROS con i PLC per garantire operazioni sincronizzate, nonché ad utilizzare ambienti di gemelli digitali per simulare, monitorare e ottimizzare i processi produttivi. Il corso si concentra sulla interoperabilità, sul controllo in tempo reale e sull’analisi predittiva attraverso repliche virtuali dei sistemi fisici.

Questo training pratico guidato da istruttori (sia online che in presenza) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano acquisire competenze concrete nella connessione tra robot controllati tramite ROS e ambienti PLC, nonché nell’implementazione di gemelli digitali per l’ottimizzazione dell’automazione e della produzione.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i protocolli di comunicazione tra sistemi ROS e PLC.
• Implementare lo scambio di dati in tempo reale tra robot e controllori industriali.
• Sviluppare gemelli digitali per il monitoraggio, i test e la simulazione dei processi.
• Integrare sensori, attuatori e manipolatori robotici nei flussi di lavoro industriali.
• Progettare e validare sistemi di automazione industriale mediante ambienti di simulazione ibrida.

Struttura del corso

• Lezioni interattive e approfondimenti sull’architettura dei sistemi.
• Esercizi pratici finalizzati all’integrazione di sistemi ROS e PLC.
• Implementazione concreta di progetti legati alla simulazione e ai gemelli digitali.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere un programma formativo su misura, contattateci per organizzarlo.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da un istruttore Italia (in modalità online o in presenza), è rivolto a ingegneri che desiderano comprendere come applicare l’intelligenza artificiale nei sistemi mecatronici.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Acquisire una conoscenza generale sull’intelligenza artificiale, sul machine learning e sull’intelligenza computazionale.
• Comprendere i concetti legati alle reti neurali e ai diversi metodi di apprendimento.
• Scegliere in modo efficace le tecniche di intelligenza artificiale più adatte per risolvere problemi pratici.
• Implementare applicazioni basate sull’AI nell’ambito dell’ingegneria mecatronica.

Il corso avanzato “Sistemi multi-robot e intelligenza collettiva” si occupa della progettazione, coordinazione e controllo di gruppi di robot ispirati ai comportamenti degli aggregati biologici. I partecipanti impareranno a modellare le interazioni tra i robot, implementare processi decisionali distribuiti e ottimizzare la collaborazione reciproca. Il percorso unisce nozioni teoriche ad attività pratiche di simulazione, preparando gli allievi ad applicazioni in ambito logistico, difensivo, di ricerca e soccorso nonché di esplorazione autonoma.

Si tratta di un corso in diretta condotto da istruttori (online o in presenza) rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano progettare, simulare ed implementare sistemi multi-robot e basati su intelligenza collettiva, utilizzando framework e algoritmi open source.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi fondamentali e le dinamiche dell’intelligenza collettiva nonché della robotica cooperativa.
• Progettare strategie di comunicazione e coordinamento per sistemi multi-robot.
• Implementare algoritmi per la presa di decisione distribuita e il raggiungimento del consenso.
• Simulare comportamenti collettivi quali il controllo della formazione, l’aggregazione dei robot e la copertura dell’area di lavoro.
• Applicare tecniche basate sull’intelligenza collettiva a scenari reali e problemi di ottimizzazione.

Formato del corso

• Lezioni avanzate con approfondimenti sugli algoritmi.
• Attività pratiche di programmazione e simulazione in ROS 2 e Gazebo.
• Lavoro di gruppo volto all’applicazione concreta dei principi dell’intelligenza collettiva.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una versione personalizzata di questo corso, contattateci per concordare i dettagli.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori ed erogato in modalità Italia (online o presso la sede del cliente), è rivolto a ingegneri robotici e ricercatori di intelligenza artificiale di livello avanzato che desiderano sfruttare l’intelligenza artificiale multimodale per integrare diversi tipi di dati sensoriali, creando così robot più autonomi ed efficienti, capaci di vedere, udire e toccare.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare la sensoristica multimodale nei sistemi robotici.
• Sviluppare algoritmi di intelligenza artificiale per la fusione dei dati sensoriali e il processo decisionale.
• Creare robot in grado di svolgere compiti complessi in ambienti dinamici.
• Affrontare le sfide legate all’elaborazione dei dati e alla loro attuazione in tempo reale.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori in Italia (online o in presenza), è rivolto a partecipanti di livello intermedio desiderosi di migliorare le proprie competenze nella progettazione, programmazione e implementazione di sistemi robotici intelligenti per l’automazione e molto altro.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell’Intelligenza Artificiale Fisica e le sue applicazioni nella robotica e nell’automazione.
• Progettare e programmare sistemi robotici intelligenti per ambienti dinamici.
• Implementare modelli di intelligenza artificiale utili alla presa di decisioni autonome da parte dei robot.
• Utilizzare strumenti di simulazione per testare e ottimizzare i sistemi robotici.
• Affrontare problematiche quali l’integrazione dei sensori, l’elaborazione in tempo reale e l’efficienza energetica.

Il corso "Prototipazione rapida pratica per la robotica con ROS 2 e Docker" è un percorso formativo interattivo pensato per aiutare gli sviluppatori a creare, testare e distribuire applicazioni robotiche in modo efficiente. I partecipanti apprenderanno come contenitorizzare gli ambienti di sviluppo robotico, integrare i pacchetti ROS 2 e realizzare sistemi robotici modulari, sfruttando Docker per garantire riproducibilità ed elasticità. Il corso pone particolare enfasi su agilità nello sviluppo, gestione delle versioni e metodologie collaborative, strumenti indispensabili per team impegnati in fasi iniziali di innovazione.

Si tratta di un training dal vivo tenuto da istruttori (in modalità online o in sede), rivolto a partecipanti di livello principiante e intermedio desiderosi di accelerare i propri flussi di lavoro nello sviluppo robotico grazie a ROS 2 e Docker.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare un ambiente di sviluppo ROS 2 all’interno di container Docker.
• Sviluppare e testare prototipi robotici in contesti modulari e facilmente replicabili.
• Utilizzare strumenti di simulazione per verificare il comportamento del sistema prima della distribuzione su hardware reale.
• Collaborare in modo efficace grazie all’utilizzo condiviso di progetti robotici contenitorizzati.
• Applicare principi di integrazione e distribuzione continua nei processi di sviluppo robotico.

Formato del corso

• Lezioni interattive e dimostrazioni pratiche.
• Esercizi pratici in ambienti ROS 2 e Docker.
• Mini-progetti incentrati su applicazioni robotiche reali.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere un percorso formativo su misura, vi invitiamo a contattarci direttamente.

L'apprendimento per rafforzamento (Reinforcement Learning, RL) è un paradigma di machine learning in cui gli agenti imparano a prendere decisioni interagendo con l'ambiente circostante. Nel campo della robotica, tale approccio consente ai sistemi autonomi di sviluppare capacità di controllo adattativo e di presa di decisione grazie all'esperienza e al feedback ricevuto.

Questo corso, tenuto da istruttori esperti ed erogato in modalità online o in sede, è rivolto a ingegneri del machine learning di livello avanzato, ricercatori nel settore della robotica e sviluppatori che desiderano progettare, implementare e distribuire algoritmi di apprendimento per rafforzamento in applicazioni robotiche.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi teorici e matematici dell'apprendimento per rafforzamento.
• Implementare algoritmi di RL quali Q-learning, DDPG e PPO.
• Integrare l'apprendimento per rafforzamento con ambienti di simulazione robotica utilizzando OpenAI Gym e ROS 2.
• Addestrare i robot a svolgere compiti complessi in modo autonomo, tramite tentativi ed errori.
• Ottimizzare le prestazioni di addestramento impiegando framework di deep learning come PyTorch.

Modalità svolgimento del corso

• Lezioni interattive e discussioni guidate.
• Esercitazioni pratiche con Python, PyTorch e OpenAI Gym.
• Svolgimento di esercizi concreti in ambienti robotici sia simulati che reali.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una versione personalizzata di questo corso, contattateci per concordare i dettagli.

Il corso "Manipolazione robotica e presa mediante deep learning" è un programma avanzato che unisce il controllo robotico alle moderne tecniche di apprendimento automatico. I partecipanti esploreranno in che modo il deep learning possa migliorare la percezione, la pianificazione del movimento e la capacità di prender oggetti nei sistemi robotizzati. Attraverso aspetti teorici, simulazioni ed esercitazioni pratiche di programmazione, il corso guida gli studenti dalla creazione di sistemi di controllo basati sulla percezione fino all’apprendimento end-to-end di politiche decisionali per compiti di manipolazione.

Si tratta di un corso intensivo tenuto da istruttori (in modalità online o in presenza), rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano utilizzare i metodi del deep learning per rendere più intelligenti, adattabili e precise le operazioni di manipolazione effettuate dai robot.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Sviluppare modelli per la percezione finalizzati al riconoscimento e alla stima della posizione degli oggetti.
• Addestrare reti neurali per il rilevamento delle posture di presa e la pianificazione del movimento.
• Integrare moduli basati sul deep learning con i controller robotici tramite ROS 2.
• Simulare ed evaluare strategie di presa e manipolazione in ambienti virtuali.
• Implementare e ottimizzare i modelli appresi su bracci robotici reali o simulati.

Modalità del corso

• Lezioni guidate da esperti con approfondimenti algoritmici.
• Esercitazioni pratiche di programmazione e simulazione.
• Realizzazione e collaudo di progetti concreti.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere un percorso formativo su misura, contattaci per concordare i dettagli.

La robotica intelligente consiste nell’integrare l’intelligenza artificiale nei sistemi robotici al fine di migliorarne la percezione, il processo decisionale e il controllo autonomo.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da un istruttore (in modalità online o in presenza), è rivolto a ingegneri robotici di livello avanzato, integratori di sistemi e responsabili dell’automazione che desiderano implementare soluzioni basate sull’IA per la percezione, la pianificazione e il controllo all’interno di ambienti produttivi intelligenti.

Alla fine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere e applicare tecniche di intelligenza artificiale per la percezione robotica e la fusione dei dati provenienti dai sensori.
• Sviluppare algoritmi di pianificazione del movimento per robot collaborativi e industriali.
• Implementare strategie di controllo basate sull’apprendimento per decisioni in tempo reale.
• Integrare sistemi robotici intelligenti nei flussi lavorativi delle fabbriche smart.

Formato del corso

• Lezioni interattive e dibattiti guidati.
• Numerosi esercizi pratici e attività di applicazione.
• Implementazione concreta in un ambiente laboratoriale reale.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere un programma formativo su misura, contattaci direttamente.