Artificial Intelligence (AI) voor Mechatronica Training Cursus

Artificiële Intelligentie (AI) voor Robotica combineert machine learning, regelsystemen en sensorfusie om intelligente machines te creëren die in staat zijn te waarnemen, redeneren en zelfstandig te handelen. Met moderne hulpmiddelen zoals ROS 2, TensorFlow en OpenCV, kunnen ingenieurs nu robots ontwerpen die navigeren, plannen en intelligenterhand met de echte wereld omgaan.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op ingenieurs op middelbaar niveau die willen ontwikkelen, trainen en implementeren van AI-gerichte robotische systemen met behulp van huidige open-source technologieën en frameworks.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Python en ROS 2 gebruiken om robotgedrag te bouwen en te simuleren.
• Kalman en Partikel Filters implementeren voor lokalizatie en tracking.
• Computer vision technieken toepassen met OpenCV voor waarneming en objectdetectie.
• TensorFlow gebruiken voor bewegingsvoorspelling en leerbasiërde regeling.
• SLAM (Simultane Lokalizatie en Kartlegging) integreren voor autonome navigatie.
• Versterkend leermodellen ontwikkelen om robotbesluitvorming te verbeteren.

Format van het Cursus

• Interactieve les en discussie.
• Praktische implementatie met ROS 2 en Python.
• Praktische oefeningen met gesimuleerde en echte robotomgevingen.

Cursus Customisatie Opties

Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om een afspraak te maken.

ROS 2 (Robot Operating System 2) is een opensource framework dat ontworpen is om de ontwikkeling van complexe en schaalbare robottoepassingen te ondersteunen.

Dit instructeurgeleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op middelvorderling-robotica ingenieurs en ontwikkelaars die autonome navigatie en SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) willen implementeren met ROS 2.

Na het volgen van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• ROS 2 in te stellen en te configureren voor autonome navigatie-applicaties.
• SLAM-algoritmen te implementeren voor kartografie en lokalizering.
• Sensoren zoals LiDAR en camera's te integreren met ROS 2.
• Autonome navigatie in Gazebo te simuleren en te testen.
• Navigatiesystemen op fysieke robots te implementeren.

Cursusopzet

• Interactieve les en discussie.
• Praktijkervaring met ROS 2-hulpmiddelen en simuleringsomgevingen.
• Live-lab implementatie en testen op virtuele of fysieke robots.

Cursusaanpassingsopties

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om de details te bespreken.

OpenCV is een open-source computer vision bibliotheek die real-time beeldverwerking mogelijk maakt, terwijl deep learning frameworks zoals TensorFlow de tools bieden voor intelligente perceptie en besluitvorming in robotische systemen.

Deze instructeur-led, live training (online of op locatie) is gericht op intermediate-niveau robotics ingenieurs, computer vision practitioners, en machine learning engineers die computer vision en deep learning technieken willen toepassen voor robotische perceptie en autonomie.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Computer vision pipelines te implementeren met OpenCV.
• Deep learning modellen voor objectdetectie en herkenning te integreren.
• Vision-based data voor robotische besturing en navigatie te gebruiken.
• Klassieke vision algoritmen met deep neural networks te combineren.
• Computer vision systemen op embedded en robotische platforms te deployen.

Format van het Cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Paswerk met OpenCV en TensorFlow.
• Livelab implementatie op gesimuleerde of fysieke robotische systemen.

Cursus Customisatie Opties

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om te regelen.

Een bot of chatbot is een soort computerassistent die wordt gebruikt om gebruikersinteracties op verschillende berichtenplatforms te automatiseren en dingen sneller gedaan te krijgen zonder dat gebruikers met een ander mens hoeven te praten.

In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers hoe ze aan de slag kunnen gaan met het ontwikkelen van een bot terwijl ze stap voor stap het maken van voorbeeldchatbots doorlopen met behulp van botontwikkeltools en -frameworks.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de verschillende toepassingen en toepassingen van bots
• Begrijp het volledige proces bij het ontwikkelen van bots
• Ontdek de verschillende tools en platforms die worden gebruikt bij het bouwen van bots
• Bouw een voorbeeldchatbot voor Facebook Messenger
• Bouw een voorbeeldchatbot met behulp van Microsoft Bot Framework

Publiek

• Ontwikkelaars die geïnteresseerd zijn in het maken van hun eigen bot

Vorm van de cursus

• Deels hoorcollege, deels discussie, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Edge AI maakt het mogelijk dat kunstmatige intelligentiemodellen direct op ingebedde of middelengebrekken devices draaien. Hierdoor wordt de latency verminderd en wordt er minder energie verbruikt, terwijl tegelijkertijd autonomie en privacy in robotische systemen worden vergroot.

Dit instructeurgeleide live-training (online of op locatie) is gericht op middeliveau ingebedde ontwikkelaars en robotica-ingenieurs die wensen om machine learning inferentie- en optimalisatietechnieken direct op robotische hardware te implementeren met behulp van TinyML en edge AI-frameworks.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• De basisprincipes van TinyML en edge AI voor robotica te begrijpen.
• AI-modellen om te zetten en te implementeren voor op-apparaat inferentie.
• Modellen te optimaliseren voor snelheid, grootte en energie-efficiëntie.
• Edge AI-systemen te integreren in robotische controle-architecturen.
• Prestatie en nauwkeurigheid in praktijkscenario's te evalueren.

Cursusopzet

• Interactieve lezing en discussie.
• Practica met TinyML en edge AI-hulpmiddelen.
• Praktische oefeningen op ingebedde en robotica-hardwareplatforms.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Neem contact met ons op voor een aangepaste training voor deze cursus.

Deze training, gegeven door een instructeur (online of op locatie) in Nederland, is bedoeld voor deelnemers met een tussenliggend niveau die willen verkennen welke rol collaboratieve robots ('cobots') en andere mensgerichte AI-systemen spelen in moderne werkplekken.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• de beginselen van Human-Centric Physical AI en de toepassingen ervan te begrijpen.
• de rol van collaboratieve robots bij het verbeteren van de productiviteit op de werkplek te onderzoeken.
• uitdagingen in mens-machinesamenwerking te identificeren en aan te pakken.
• werkstromen te ontwerpen die de samenwerking tussen mensen en door AI aangedreven systemen optimaliseren.
• een cultuur van innovatie en veerkracht te bevorderen in werkplekken waar AI is geïntegreerd.

Mens-Machine Interactie (HRI): Spraak, Gebaren & Samenwerkende Controle is een praktijkgericht cursus die deelnemers introduceert aan het ontwerp en implementeren van intuïtieve interfaces voor mens-machinesturing. De opleiding combineert theorie, ontwerpprincipes en programmeringspraktijken om natuurlijke en responsieve interactiesystemen te bouwen met behulp van spraak, gebaren en gedeelde controle technieken. De deelnemers leren hoe ze perceptiemodules kunnen integreren, multimodale invoersystemen kunnen ontwikkelen en robots kunnen ontwerpen die veilig samenwerken met mensen.

Deze door een instructeur geleide live training (online of ter plekke) is gericht op beginnelingen tot gevorderden die mens-machinesturingssystemen willen ontwerpen en implementeren die de bruikbaarheid, veiligheid en gebruikerservaring verbeteren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De grondslagen en ontwerpprincipes van mens-machinesturing begrijpen.
• Spraakgestuurde controle- en responsmechanismen voor robots ontwikkelen.
• Gebarenherkenning implementeren met behulp van computer vision technieken.
• Samenwerkende controle systemen ontwerpen voor veilige en gedeelde autonomie.
• HRI-systemen evalueren op basis van bruikbaarheid, veiligheid en menselijke factoren.

Cursusindeling

• Interactieve lessen en demonstraties.
• Hands-on codering- en ontwerfoefeningen.
• Praktische experimenten in simulatie of echte robotomgevingen.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus kunt u contact met ons opnemen om dit te regelen.

Industriële Robotica Automatisering: ROS-PLC Integratie & Digitale Tweelingen is een praktijkgericht cursus die gericht is op het verbinden van industriële automatisering met moderne robotframeworks. De deelnemers leren om ROS-gestuurde robotsystemen te integreren met PLC's voor gesynchroniseerde operaties en ze onderzoeken digitale tweelingomgevingen om productieprocessen te simuleren, bewaken en optimaliseren. De cursus legt de nadruk op interoperabiliteit, real-time controle en voorspellende analyse met behulp van digitale replica's van fysieke systemen.

Deze instructeurgeleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op professionals op middelbaar niveau die praktische vaardigheden willen opbouwen in het verbinden van ROS-gecontroleerde robots met PLC-omgevingen en het implementeren van digitale tweelingen voor automatisering en productieoptimalisatie.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Communicatieprotocollen tussen ROS en PLC-systemen te begrijpen.
• Real-time dataverwisseling tussen robots en industriële controllers te implementeren.
• Digitale tweelingen te ontwikkelen voor bewaking, testen en processimulatie.
• Sensoren, actuatoren en robotmanipulators in industriële werkstromen te integreren.
• Industriële automatiseringssystemen met behulp van hybride simulatieomgevingen te ontwerpen en te valideren.

Cursusformaat

• Interactieve lessen en architectuurinleidingen.
• Praktijkopdrachten voor het integreren van ROS- en PLC-systemen.
• Implementatie van simulatie- en digitale tweelingprojecten.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om de details te bespreken.

Multi-Robot Systeem en Zwarmintelligentie is een geavanceerde opleiding die het ontwerp, coördinatie en besturing van robotteams onderzoekt, geïnspireerd door biologische zwarmgedragingen. De deelnemers zullen leren hoe ze interacties kunnen modelleren, gedistribueerde besluitvorming kunnen implementeren en samenwerking tussen meerdere agents kunnen optimaliseren. Het cursuscombinatief theorie met hands-on simulatie om de leerlingen voor te bereiden op toepassingen in logistiek, verdediging, zoek- en reddingsoperaties en autonome exploratie.

Deze instructeur-led live training (online of on-site) is gericht op geavanceerde professionals die geïnteresseerd zijn in het ontwerp, simuleren en implementeren van multi-robot en zwarmgebaseerde systemen met open-source frameworks en algoritmen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De principes en dynamica's van zwarmintelligentie en coöperatieve robotica te begrijpen.
• Communicatie- en coördinatiestrategieën voor multi-robot systemen te ontwerpen.
• Gedistribueerde besluitvormings- en consensusalgoritmen te implementeren.
• Collectieve gedragingen zoals formatiecontrole, flocking en dekking te simuleren.
• Zwarmgebaseerde technieken toe te passen op echte scenariën en optimalisatieproblemen.

Format van de Cursus

• Geavanceerde lessen met diepgaande algoritmusbesprekingen.
• Hands-on codering en simulatie in ROS 2 en Gazebo.
• Een samenwerkend project waarin de principes van zwarmintelligentie worden toegepast.

Cursus Aanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus kunt u ons contacten om de details te regelen.

Deze instructeurgeleide, live-training in Nederland (online of on-site) is gericht op geavanceerde robotica-ingenieurs en AI-onderzoekers die Multimodale AI willen gebruiken voor het integreren van verschillende sensorische gegevens om autonoomere en efficiëntere robots te creëren die kunnen zien, horen en voelen.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Multimodale sensering te implementeren in robotische systemen.
• AI-algoritmen voor sensorfusie en besluitvorming te ontwikkelen.
• Robots te creëren die complexe taken in dynamische omgevingen kunnen uitvoeren.
• Uitdagingen op het gebied van real-time gegevensverwerking en actuaties aan te pakken.

Deze instructeurgeleide, live training in Nederland (online of ter plekke) is gericht op deelnemers op een geavanceerd beginnend niveau die willen verbeteren in het ontwerpen, programmeren en implementeren van intelligente robotische systemen voor automatisering en meer.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• De principes van Fysieke AI en haar toepassingen in robotica en automatisering te begrijpen.
• Intelligente robotische systemen voor dynamische omgevingen te ontwerpen en programmeren.
• AI-modellen voor autonome besluitvorming in robots te implementeren.
• Simulatiehulpmiddelen te gebruiken voor robottesten en optimalisatie.
• Uitdagingen zoals sensorfusie, real-time verwerking en energieëfficiëntie aan te pakken.

Praktische Rapid Prototyping voor Robotics met ROS 2 & Docker is een hands-on cursus ontworpen om ontwikkelaars te helpen robottica-applicaties efficiënt te bouwen, testen en implementeren. De deelnemers leren hoe ze robottica-omgevingen kunnen containeriseren, ROS 2-pakketten integreren en modulaire robottica-systeems kunnen prototypen met Docker voor reproduceerbaarheid en schaaleigenschappen. De cursus benadrukt agiliteit, versiebeheer en samenwerkingspraktijken die geschikt zijn voor vroege ontwikkel- en innovatietams.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of ter plaatse) is gericht op deelnemers met een beginners- tot middelviveau die wensen robottica-ontwikkelworkflows te versnellen met behulp van ROS 2 en Docker.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Een ROS 2-ontwikkelomgeving binnen Docker-containers op te zetten.
• Robottica-prototypen in modulaire, reproduceerbare setup te ontwikkelen en testen.
• Simulatie-tools te gebruiken om systeergedrag te valideren voordat deze wordt geïmplementeerd op harde schijven.
• Effectief samen te werken aan containergebaseerde robottica-projecten.
• Concepten van continue integratie en implementatie in robottica-pipelines toe te passen.

Format van de Cursus

• Interactieve lezingen en demonstraties.
• Hands-on oefeningen met ROS 2- en Docker-omgevingen.
• Mini-projecten gericht op echte robottica-applicaties.

Cursus Aanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om de details te bespreken.

Reinforcement learning (RL) is een machine learning-paradigma waarbij agents leren om beslissingen te nemen door interactie met een omgeving. In de robotica stelt RL autonome systemen in staat om aanpasbare controle- en besluitvormingscapaciteiten te ontwikkelen via ervaring en feedback.

Dit instructeur-geloodste, live-training (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde machine learning-ingenieurs, robotica-onderzoekers en ontwikkelaars die wensen om reinforcement learning-algoritmen in robottische toepassingen te ontwerpen, te implementeren en te implementeren.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• De principes en wiskunde van reinforcement learning begrijpen.
• RL-algoritmen zoals Q-learning, DDPG en PPO te implementeren.
• RL te integreren met robottische simulatieomgevingen met behulp van OpenAI Gym en ROS 2.
• Robots via trial and error autonoom complexe taken uit te laten voeren.
• De trainingsefficiëntie te optimaliseren met deep learning-frameworks zoals PyTorch.

Cursusindeling

• Interactieve lezing en discussie.
• Pas op de toepassing met Python, PyTorch en OpenAI Gym.
• Praktische oefeningen in gesimuleerde of fysieke robottische omgevingen.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor een op maat gemaakte training voor deze cursus kunt u contact met ons opnemen om de details te bespreken.

Robotmanipulatie en Grasping met Deep Learning is een geavanceerde cursus die roboticacontrole verbindt met moderne machine learning-technieken. De deelnemers zullen ontdekken hoe deep learning perceptie, bewegingsplanning en behendige grepen in robotsystemen kan verbeteren. Door middel van theorie, simulatie en praktische coderingsoefeningen leidt deze cursus leerlingen van perceptiegebaseerde controle naar end-to-end beleidsleer voor manipulatietaken.

Deze instructeur-gedreven, live training (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde professionals die deep learning-methoden willen toepassen om intelligente, aanpasbare en nauwkeurige robotmanipulatie mogelijk te maken.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Perceptiemodellen voor objectherkenning en houdingsschatting ontwikkelen.
• Neurale netwerken trainen voor grepdetectie en bewegingsplanning.
• Deep learning-modules integreren met robotcontrollers met behulp van ROS 2.
• Grepen en manipulatiestrategieën in virtuele omgevingen simuleren en evalueren.
• Geleerde modellen op echte of gesimuleerde robotarmen implementeren en optimaliseren.

Format van de Cursus

• Expert-ledere lezingen en diepdive in algoritmen.
• Praktische coderings- en simulatieoefeningen.
• Projectgebaseerde implementatie en testen.

Cursusaanpassingsopties

• Voor een aangepaste training voor deze cursus kunt u contact met ons opnemen om de details te bespreken.

Smart Robotics is de integratie van kunstmatige intelligentie in robotische systemen voor verbeterde perceptie, besluitvorming en autonome besturing.

Deze door de docent geleide, live-training (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde robotica-ingenieurs, systeemintegratoren en automatiseringsleiders die AI-gestuurde perceptie, planning en besturing willen implementeren in slimme productieomgevingen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• AI-technieken begrijpen en toepassen voor robotische perceptie en sensorfusie.
• Bewegingsplanningsalgorithmen ontwikkelen voor samenwerkende en industriële roboten.
• Leergebaseerde besturingsstrategieën inzetten voor real-time besluitvorming.
• Intelligente robotische systemen integreren in slimme fabriekswerkstromen.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handson-implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem dan contact met ons op om dit te regelen.