hong-kong現場AI for Robotics培訓

這門在hong-kong由講師帶領的實務課程，涵蓋使用ROS 2和Docker進行機器人快速原型設計。學員將學習如何高效建置、測試與部署模組化機器人系統，並培養容器化、模擬及版本控制的實戰技能，以支持擴展性開發。

這門位於 hong-kong 的實戰 HRI 課程涵蓋語音、手勢及協同控制。學習建構直覺式多模態介面，促進安全的人機協作。課程重點在於實用設計原則、語音識別、手勢偵測及共享自主性，以提升易用性與安全性。

此hong-kong實務培訓涵蓋工業自動化的ROS-PLC整合與數位雙生。學習同步機器人系統與PLC。開發用於模擬的數位副本。透過即時資料交換與進階監控技術。最佳化生產工作流。

這是一門關於 hong-kong 的進階培訓，涵蓋用於機器人操作的深度學習。學習如何使用神經網路和 ROS 2 進行感知、抓取規劃與控制。透過模擬中的實作練習，幫助您有效地在真實機器手臂上部署智能且具適應性的抓取解決方案。

這是一門關於hong-kong的進階培訓，涵蓋多機器人系統的設計與協調。學員將學習如何建模群體智慧，實現分布式決策，並使用 ROS 2 和 Gazebo 進行模擬，以優化智能體間的協作，滿足實際應用需求。

這門由導師帶領的hong-kong培訓課程，教授高級專業人士如何將TinyML整合到自主機器人中。學員將設計優化模型，實現設備端感知管線，並部署輕量級AI於嵌入式硬體上，以實現實時自主性。

這項21小時的講師主導培訓在hong-kong進行，涵蓋機器人的安全案例、驗證及可解釋AI。學習應用危害分析、倫理治理及合規標準，確保真實部署中機器人決策透明且值得信賴。

此hong-kong線下/線上培訓指導中階工程師部署機器人TinyML模型。學習為速度与能源優化推論。將AI整合至控制系統。直接在嵌入式硬體上建構自主、低延遲的機器人解決方案。

本次由講師指導的hong-kong培訓（線上或線下）面向中級參與者，旨在探索協作機器人（cobots）及其他以人爲本的AI系統在現代工作場所中的作用。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 理解以人爲本的物理AI的原理及其應用。
• 探索協作機器人在提升工作場所生產力中的作用。
• 識別並解決人機交互中的挑戰。
• 設計優化人類與AI驅動系統協作的工作流程。
• 在AI集成的工作場所中推動創新和適應性的文化。

此 hong-kong 導師帶領的培訓涵蓋強化學習原理及 PPO、DDPG 等深度強化學習技術。學員將使用 Python 和 PyTorch 實作演算法，整合 ROS 2 與 OpenAI Gym，並訓練自主機器人解決複雜任務。

本課程於 hong-kong 採用講師授課方式，介紹結合 OpenCV 與深度學習的機器人視覺技術。學員將學習建置感知管線、整合偵測模型，並將其部署於嵌入式平台以實現自主控制。

本課程爲講師指導的培訓（hong-kong線上或線下），面向高級機器人工程師和AI研究人員，旨在利用多模態AI整合各種傳感器數據，創建能夠看、聽、觸摸的更自主、高效的機器人。

培訓結束後，學員將能夠：

• 在機器人系統中實現多模態傳感。
• 開發用於傳感器融合和決策的AI算法。
• 創建能夠在動態環境中執行復雜任務的機器人。
• 解決即時數據處理和執行中的挑戰。

這是由講師帶領的實時培訓，在hong-kong進行，為中級機器人工程師提供使用ROS 2進行自主導航與SLAM的實操技能。學習整合LiDAR感測器，實現地圖構建算法，在Gazebo中進行模擬，並在實體機器人上部署實際導航堆疊。

這門由講師帶領的即時培訓（線上或線下）在 hong-kong 進行，旨在幫助中等水平的參與者提升設計、編程和部署用於自動化及更廣泛領域的智能機器人系統的能力。

完成培訓後，參與者將能夠：

• 理解物理AI的原則及其在機器人與自動化中的應用。
• 為動態環境設計並編程智能機器人系統。
• 在機器人中實現用於自主決策的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。

本次由講師主導的培訓在hong-kong（線上或線下）面向希望瞭解人工智能在機電一體化系統中適用性的工程師。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 概述人工智能、機器學習和計算智能。
• 理解神經網絡的概念及不同的學習方法。
• 有效選擇人工智能方法解決現實問題。
• 在機電一體化工程中實施人工智能應用。