Physical AI Schulungen in Linz

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live Training in Linz (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.

Diese von einem Trainer geführte, live-Training in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit fortgeschrittenem Niveau, die die Rolle von kollaborativen Robotern (Cobots) und anderen human-centrierten KI-Systemen in modernen Arbeitsplätzen erkunden möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, folgende Ziele zu erreichen:

• Die Prinzipien von Human-Centric Physical AI und ihre Anwendungen zu verstehen.
• Die Rolle kollaborativer Roboter bei der Steigerung der Arbeitsplatzproduktivität zu erkunden.
• Herausforderungen in Mensch-Maschine-Interaktionen zu identifizieren und anzugehen.
• Arbeitsabläufe zu gestalten, die eine optimale Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI-gesteuerten Systemen ermöglichen.
• Eine Innovations- und Anpassungskultur in AI-integrierten Arbeitsplätzen zu fördern.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Linz (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 Linz (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.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Training in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Teilnehmer, die ihre Fähigkeiten im Design, Programmieren und Bereitstellen intelligenter Roboter für Automatisierung und darüber hinaus erweitern möchten.

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

• Die Prinzipien der physischen KI und ihre Anwendungen in Robotik und Automatisierung zu verstehen.
• Intelligente Roboter für dynamische Umgebungen zu designen und zu programmieren.
• KI-Modelle zur autonomen Entscheidungsfindung in Robotern umzusetzen.
• Simulationswerkzeuge für Roboter-Tests und Optimierung zu nutzen.
• Herausforderungen wie Sensorfusion, Echtzeitverarbeitung und Energieeffizienz anzugehen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Linz (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.