Physical AI Schulungen in Graz

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live Training in Graz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene, die sich mit den ethischen, rechtlichen und governance-relevanten Aspekten der Entwicklung physischer KI beschäftigen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die ethischen Herausforderungen bei physischer KI zu verstehen.
• Schlüssige Governance-Rahmen und Vorschriften zu identifizieren.
• Strategien für verantwortungsbewusste AI-Entwicklung zu entwickeln.
• Fallstudien ethischer Dilemmas bei der Implementierung von KI zu analysieren.

Dieses von einem Trainer geleitete, live Training in Graz (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit fortgeschrittenem Niveau, die die Rolle kooperativer Roboter (Cobots) und anderer menschengerechter KI-Systeme im modernen Arbeitsumfeld erkunden möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien von Human-Centric Physical AI und ihre Anwendungen zu verstehen.
• Die Rolle kooperativer Roboter bei der Steigerung der Arbeitsplatzproduktivität zu erkunden.
• Herausforderungen in Mensch-Maschine-Interaktionen zu identifizieren und anzugehen.
• Workflows zu gestalten, die die Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI-gesteuerten Systemen optimieren.
• Eine Kultur der Innovation und Anpassungsfähigkeit in mit KI integrierten Arbeitsplätzen zu fördern.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Graz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Teilnehmer, die sich mit der Anwendung von Physical AI in industriellen Umgebungen auseinandersetzen möchten, vom Konzept bis zur Implementierung.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Kernkonzepte von Physical AI und ihre Rolle bei industrieller Innovation zu verstehen.
• AI-gesteuerte physische Systeme für Fertigung und Logistik zu entwerfen und zu simulieren.
• Technologien der Physical AI zur Optimierung von Arbeitsabläufen und Prozessen umzusetzen.
• Die Machbarkeit und Skalierbarkeit von Anwendungen der Physical AI zu bewerten.
• Herausforderungen bei der Integration von Physical AI in bestehende industrielle Systeme zu meistern.

Dieses von Dozenten geleitete Live-Training in Graz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Expertenwissen in der Gestaltung, Programmierung und Implementierung fortschrittlicher autonomen Systeme vertiefen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Fortgeschrittene robotische Systeme mit autonomer Funktionalität zu gestalten.
• Innovativen AI-Modellen für Entscheidungsfindung und Steuerung umzusetzen.
• Echtzeit-Sensordaten zu integrieren und zu optimieren, um die Leistung zu verbessern.
• Fortgeschrittene Simulationswerkzeuge zur Systemprüfung und -validierung einsetzen.
• Komplexe Herausforderungen in der Automatisierung und Implementierung anzugehen.

Dieses von einem Instructor durchgeführte Live-Training in Graz (Online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit fortgeschrittenem Niveau, die ihre Fähigkeiten im Design, Programmieren und Bereitstellen intelligenter robotischer Systeme für Automatisierung und darüber hinaus verbessern möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien von Physical AI und ihre Anwendungen in Robotik und Automatisierung zu verstehen.
• Intelligente robotische Systeme für dynamische Umgebungen zu designen und zu programmieren.
• AI-Modelle zur autonomen Entscheidungsfindung in Robotern umzusetzen.
• Simulationswerkzeuge für die robotergestützte Testung und Optimierung auszunutzen.
• Herausforderungen wie Sensorenfusion, Echtzeitverarbeitung und Energieeffizienz zu meistern.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Graz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger, die die Grundlagen der physischen KI kennenlernen möchten, einschließlich ihrer Komponenten, des Entwicklungsprozesses und der praktischen Implementierung grundlegender intelligenten Maschinen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und potenziellen Anwendungen von physischer KI zu verstehen.
• Einfache AI-gestützte robotische Systeme zu entwerfen und zu prototypieren.
• Grundlegende AI-Algorithmus für Maschinenwahrnehmung und -Entscheidungen zu implementieren.
• Tools wie ROS zur Robotikentwicklung zu nutzen und zu bedienen.
• Hardware und Software zu integrieren, um funktionsfähige intelligente Maschinen zu bauen.