用於自主系統與機器人技術的TinyML培訓

本次由講師指導的香港培訓（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。

這門位於 香港 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。

此香港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。

本次由講師主導的培訓在香港（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。

這是一門關於香港的進階培訓，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。

本課程爲講師指導的培訓（香港線上或線下），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。

這門由講師帶領的即時培訓（線上或線下）在 香港 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。

這門在香港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。