Corso di formazione Intelligenza Artificiale (AI) per la Meccatronica

L'Intelligenza Artificiale (AI) per la Robotica combina apprendimento automatico, sistemi di controllo e fusione sensoriale per creare macchine intelligenti capaci di percepire, ragionare e agire in modo autonomo. Grazie a strumenti moderni come ROS 2, TensorFlow e OpenCV, gli ingegneri possono ora progettare robot in grado di navigare, pianificare e interagire con gli ambienti reali in modo intelligente.

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in presenza) è rivolto a ingegneri di livello intermedio che desiderano sviluppare, addestrare e distribuire sistemi robotici basati su AI utilizzando le attuali tecnologie e framework open source.

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

• Utilizzare Python e ROS 2 per costruire e simulare comportamenti robotici.
• Implementare filtri di Kalman e filtri di particelle per localizzazione e tracciamento.
• Applicare tecniche di visione artificiale utilizzando OpenCV per la percezione e la rilevazione di oggetti.
• Utilizzare TensorFlow per la previsione del movimento e il controllo basato su apprendimento.
• Integrare SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) per la navigazione autonoma.
• Sviluppare modelli di apprendimento per migliorare la presa di decisioni dei robot.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Implementazione pratica utilizzando ROS 2 e Python.
• Esercizi pratici con ambienti robotici simulati e reali.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

Per richiedere un corso personalizzato, si prega di contattarci per organizzare.

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

Questo corso guidato dal docente, tenuto in modo live (online o sul posto), è rivolto a ingegneri e sviluppatori robotici di livello intermedio che desiderano implementare la navigazione autonoma e SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) utilizzando ROS 2.

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

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

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Pratica pratica utilizzando strumenti di ROS 2 e ambienti di simulazione.
• Implementazione e testing live-lab su robot virtuali o fisici.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare.

OpenCV è una libreria open-source di computer vision che abilita il processamento delle immagini in tempo reale, mentre i framework di deep learning come TensorFlow forniscono gli strumenti per la percezione intelligente e la presa di decisioni nei sistemi robotici.

Questo training guidato dall'instruttore (online o in loco) è rivolto a ingegneri robotici intermedi, praticanti di computer vision e ingegneri di machine learning che desiderano applicare tecniche di computer vision e deep learning per la percezione e l'autonomia dei robot.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare pipeline di computer vision utilizzando OpenCV.
• Integrare modelli di deep learning per la rilevazione e il riconoscimento degli oggetti.
• Utilizzare i dati basati sulla visione per il controllo e la navigazione dei robot.
• Combinare algoritmi classici di computer vision con reti neurali profonde.
• Distribuire sistemi di computer vision su piattaforme embedded e robotiche.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Pratica pratica utilizzando OpenCV e TensorFlow.
• Implementazione in laboratorio su sistemi robotici simulati o fisici.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un training personalizzato per questo corso, contattateci per organizzarlo.

Un bot o chatbot è come un assistente informatico che viene utilizzato per automatizzare le interazioni degli utenti su varie piattaforme di messaggistica e fare le cose più velocemente senza la necessità che gli utenti parlino con un altro essere umano.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come iniziare a sviluppare un bot mentre eseguono la creazione di chatbot di esempio utilizzando strumenti e framework di sviluppo di bot.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i diversi usi e applicazioni dei bot
• Comprendere l'intero processo di sviluppo dei bot
• Esplora i diversi strumenti e piattaforme utilizzati nella creazione di bot
• Creare un chatbot di esempio per Facebook Messenger
• Creare un chatbot di esempio usando Microsoft Bot Framework

Pubblico

• Sviluppatori interessati a creare il proprio bot

Formato del corso

• In parte lezione, in parte discussione, esercizi e pratica pratica pesante

L'Edge AI consente di eseguire modelli di intelligenza artificiale direttamente su dispositivi embedduti o a risorse limitate, riducendo la latenza e il consumo energetico mentre aumenta l'autonomia e la privacy nei sistemi robotici.

Questo corso di formazione guidato dall'instruttore (online o in loco) è rivolto a sviluppatori embedduti e ingegneri robotici intermedi che desiderano implementare tecniche di inferenza e ottimizzazione del machine learning direttamente sul hardware robotico utilizzando TinyML e framework di Edge AI.

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

• Capire i fondamenti del TinyML e dell'Edge AI per la robotica.
• Convertire e distribuire modelli AI per l'inferenza su dispositivo.
• Ottimizzare i modelli per velocità, dimensioni ed efficienza energetica.
• Integrare sistemi Edge AI nelle architetture di controllo robotico.
• Valutare le prestazioni e l'accuratezza in scenari reali.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Esercitazioni pratiche utilizzando toolchain di TinyML e Edge AI.
• Esercizi pratici su piattaforme hardware embeddute e robotiche.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare un incontro.

Questa formazione in diretta condotta da un istruttore a Italia (online o presso le proprie sedi) è rivolta a partecipanti di livello intermedio che desiderano esplorare il ruolo dei robot collaborativi (cobot) e di altri sistemi IA centrati sull'essere umano nei luoghi di lavoro moderni.

A conclusione della formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell'IA Fisica Centra sull'Uomo e le sue applicazioni.
• Esplorare il ruolo dei robot collaborativi nel potenziare la produttività sul luogo di lavoro.
• Identificare e affrontare le sfide nelle interazioni tra uomo e macchina.
• Progettare flussi di lavoro che ottimizzino la collaborazione tra esseri umani e sistemi guidati dall'IA.
• Promuovere una cultura dell'innovazione e dell'adattabilità nei luoghi di lavoro integrati con l'IA.

L'interazione uomo-robot (HRI): Voce, Gestualità e Controllo Collaborativo è un corso pratico progettato per introdurre i partecipanti alla progettazione e implementazione di interfacce intuitive per la comunicazione uomo-robot. La formazione combina teoria, principi di progettazione e pratica di programmazione per costruire sistemi di interazione naturali e reattivi utilizzando voce, gestualità e tecniche di controllo condiviso. I partecipanti impareranno come integrare moduli di percezione, sviluppare sistemi di input multimodali e progettare robot che collaborino in modo sicuro con gli esseri umani.

Questa formazione guidata dal docente (online o in presenza) è rivolta a partecipanti di livello base-intermedio che desiderano progettare e implementare sistemi di interazione uomo-robot che migliorino l'usabilità, la sicurezza e l'esperienza dell'utente.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le fondamenta e i principi di progettazione dell'interazione uomo-robot.
• Sviluppare meccanismi di controllo e risposta basati sulla voce per robot.
• Implementare il riconoscimento dei gesti utilizzando tecniche di visione artificiale.
• Progettare sistemi di controllo collaborativo per un'autonomia sicura e condivisa.
• Valutare i sistemi HRI basati sull'usabilità, la sicurezza e i fattori umani.

Formato del Corso

• Lezioni interattive e dimostrazioni.
• Esercizi pratici di codifica e progettazione.
• Esperienze pratiche in ambienti di simulazione o robotica reale.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattaci per organizzare.

Automazione Robotica Industriale: Integrazione ROS-PLC e Gemelli Digitali è un corso pratico focalizzato sul ponte tra l'automazione industriale e le moderne infrastrutture robotiche. I partecipanti impareranno a integrare sistemi robotici basati su ROS con PLC per operazioni sincronizzate ed esploreranno ambienti di gemelli digitali per simulare, monitorare e ottimizzare i processi produttivi. Il corso enfatizza l'interoperabilità, il controllo in tempo reale e l'analisi predittiva utilizzando repliche digitali dei sistemi fisici.

Questo training guidato dal docente (online o sul posto) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano acquisire competenze pratiche nella connessione di robot controllati da ROS con ambienti PLC e nell'implementazione di gemelli digitali per l'ottimizzazione dell'automazione e della produzione.

Al termine di questo training, 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 utilizzando ambienti di simulazione ibrida.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e walkthrough architetturali.
• Esercizi pratici di integrazione tra sistemi ROS e PLC.
• Implementazione di progetti di simulazione e gemelli digitali.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

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Sistemi Multi-Robot e Intelligenza Swarms è un corso di formazione avanzato che esplora la progettazione, la coordinazione e il controllo di team robotici ispirati dai comportamenti swarms biologici. I partecipanti impareranno a modellare interazioni, implementare decision-making distribuito e ottimizzare la collaborazione tra più agenti. Il corso combina teoria con simulazioni pratiche per preparare gli apprendisti ad applicazioni nel settore della logistica, difesa, ricerca e soccorso, e esplorazione autonoma.

Questo training guidato dal docente (online o in sede) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano progettare, simulare e implementare sistemi multi-robotici e swarm basati su framework open source e algoritmi.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi e le dinamiche dell'intelligenza swarm e della robistica cooperativa.
• Progettare strategie di comunicazione e coordinamento per sistemi multi-robotici.
• Implementare algoritmi di decision-making distribuito e consenso.
• Simulare comportamenti collettivi come il controllo della formazione, lo storming e la copertura.
• Applicare tecniche swarm a scenari reali e problemi di ottimizzazione.

Formato del Corso

• Lezioni avanzate con approfondimenti algoritmici.
• Programmazione pratica e simulazioni in ROS 2 e Gazebo.
• Progetto collaborativo applicando i principi dell'intelligenza swarm.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un training personalizzato per questo corso, contattateci per organizzare.

Questo corso di formazione guidato dall'insegnante (online o in presenza) è rivolto a ingegneri robotici e ricercatori in AI di livello avanzato che desiderano utilizzare l'AI Multimodale per integrare dati sensoriali diversi, creando robot più autonomi ed efficienti in grado di vedere, sentire e toccare.

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

• Implementare la sensibilità multimodale nei sistemi robotici.
• Sviluppare algoritmi AI per la fusione sensoriale e la presa decisionale.
• Creare robot in grado di eseguire compiti complessi in ambienti dinamici.
• Affrontare le sfide della gestione dei dati e dell'attuazione in tempo reale.

Questo training guidato dall'instruttore (online o in presenza) è rivolto a partecipanti di livello intermedio che desiderano migliorare le proprie competenze nella progettazione, programmazione e implementazione di sistemi robotici intelligenti per l'automazione e oltre.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi della Physical AI e le sue applicazioni nella robotica e nell'automazione.
• Progettare e programmare sistemi robotici intelligenti per ambienti dinamici.
• Implementare modelli AI per la presa di decisioni autonome nei robot.
• Utilizzare strumenti di simulazione per il testing e l'ottimizzazione dei robot.
• Affrontare sfide come la fusione sensoriale, il processing in tempo reale e l'efficienza energetica.

Practical Rapid Prototyping for Robotics with ROS 2 & Docker è un corso pratico progettato per aiutare gli sviluppatori a creare, testare e distribuire applicazioni robotiche in modo efficiente. I partecipanti impareranno come contenitoreizzare ambienti robotici, integrare pacchetti ROS 2 e prototipare sistemi robotici modulari utilizzando Docker per riproducibilità e scalabilità. Il corso enfatizza l'agilità, il controllo delle versioni e le pratiche di collaborazione adatte alle squadre di sviluppo e innovazione in fase iniziale.

Questo training guidato dal docente (online o in presenza) è rivolto a partecipanti con livello da principiante a intermedio che desiderano accelerare i flussi di lavoro di sviluppo robotico utilizzando ROS 2 e Docker.

Alla fine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare un ambiente di sviluppo ROS 2 all'interno di contenitori Docker.
• Sviluppare e testare prototipi robotici in configurazioni modulari e riproducibili.
• Utilizzare strumenti di simulazione per convalidare il comportamento del sistema prima della distribuzione hardware.
• Collaborare efficacemente su progetti robotici contenitoreizzati.
• Applicare concetti di integrazione e distribuzione continua nei pipeline robotici.

Formato del Corso

• Lezioni interattive e dimostrazioni.
• Esercizi pratici con ambienti ROS 2 e Docker.
• Mini-progetti focalizzati su applicazioni robotiche reali.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un training personalizzato per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

L'apprendimento per rinforzo (RL) è un paradigma di apprendimento automatico in cui gli agenti imparano a prendere decisioni interagendo con un ambiente. In robistica, RL consente ai sistemi autonomi di sviluppare capacità di controllo e presa di decisioni adattive attraverso l'esperienza e il feedback.

Questo training guidato da istruttori (online o in loco) è rivolto a ingegneri di machine learning, ricercatori in robistica e sviluppatori con un livello avanzato che desiderano progettare, implementare e distribuire algoritmi di apprendimento per rinforzo in applicazioni robotiche.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi e la matematica dell'apprendimento per rinforzo.
• Implementare algoritmi RL come Q-learning, DDPG e PPO.
• Integrare RL con ambienti di simulazione robotica utilizzando OpenAI Gym e ROS 2.
• Allenare i robot a eseguire compiti complessi in modo autonomo attraverso tentativi ed errori.
• Ottimizzare le prestazioni di addestramento utilizzando framework di deep learning come PyTorch.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Implementazione pratica utilizzando Python, PyTorch e OpenAI Gym.
• Esercizi pratici in ambienti robotici simulati o fisici.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un training personalizzato per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

Manipolazione Robotica e Presa con Deep Learning è un corso avanzato che collega il controllo robotico alle tecniche di machine learning moderne. I partecipanti esploreranno come il deep learning possa migliorare la percezione, la pianificazione del movimento e la presa destrosa nei sistemi robotici. Attraverso teoria, simulazioni ed esercizi pratici di codifica, il corso guida i learner dalla controllo basato sulla percezione all'apprendimento end-to-end delle politiche per compiti di manipolazione.

Questo training guidato dal docente (online o in presenza) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano applicare metodi di deep learning per abilitare una manipolazione robotica intelligente, adattiva e precisa.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Sviluppare modelli di percezione per il riconoscimento degli oggetti e la stima della posa.
• Allenare reti neurali per la rilevazione della presa e la pianificazione del movimento.
• Integrare moduli di deep learning con i controller robotici utilizzando ROS 2.
• Simulare ed evaluare strategie di presa e manipolazione in ambienti virtuali.
• Distribuire e ottimizzare i modelli appresi su braccia robotiche reali o simulate.

Formato del Corso

• Lezione guidata da esperti e approfondimenti algoritmici.
• Esercizi pratici di codifica e simulazione.
• Implementazione e testing basati su progetti.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

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Smart Robotics è l'integrazione dell'intelligenza artificiale nei sistemi robotici per migliorare la percezione, la decisione e il controllo autonomo.

Questa formazione guidata da un istruttore (online o sul posto) si rivolge a ingegneri avanzati di robotica, integratori di sistemi e responsabili dell'automazione che desiderano implementare percezione, pianificazione e controllo guidati dall'intelligenza artificiale in ambienti di fabbricazione intelligente.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere e applicare tecniche AI per la percezione robotica e la fusione dei sensori.
• Sviluppare algoritmi di pianificazione del movimento per robot collaborativi ed industriali.
• Implementare strategie di controllo basate sull'apprendimento per la presa di decisioni in tempo reale.
• Integrare sistemi robotici intelligenti nei flussi di lavoro delle fabbriche intelligenti.

Formato del corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Numerose esercitazioni e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio vivente.

Opzioni per la personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione personalizzata su questo corso, contattateci per organizzare.