AI for Robotics representa o ponto de encontro entre inteligência e movimento — onde algoritmos pensam, sensores percebem e máquinas agem com propósito. É a fronteira onde os dados se transformam em destreza, impulsionando a próxima geração de sistemas autônomos, robôs industriais e máquinas inteligentes.
Nestes cursos de treinamento ao vivo conduzidos por instrutores, os participantes exploram como a inteligência artificial transforma a robótica em sistemas adaptáveis e capazes de aprendizagem. Através de exercícios práticos, mergulham em modelos de percepção, planejamento de movimento, aprendizado por reforço e arquiteturas de controle impulsionadas pela IA, que tornam as máquinas mais responsivas, semelhantes aos humanos.
Aqueles que se juntam online entram em um ambiente que espelha o ritmo dos laboratórios reais — guiados passo a passo através de demonstrações ao vivo e codificação colaborativa via uma área de trabalho remota interativa. Cada sessão se desdobra como uma exploração compartilhada de lógica e movimento, não como uma palestra unidirecional.
Para equipes que preferem construir e testar lado a lado, o treinamento ao vivo no local em Natal — realizado nas instalações do cliente ou nos centros de treinamento corporativos da NobleProg — transforma o aprendizado em experimentação. Robôs, código e imaginação se encontram em um espaço prático onde a teoria assume uma forma física.
Também conhecida como AI for Robotics ou Robótica Inteligente, nossa formação ajuda profissionais a pontearem software e mecânica — construindo sistemas que percebem, decidem e agem com autonomia e precisão crescentes.
NobleProg — Seu Fornecedor Local de Treinamento
Natal - Hub Plural
Rio Grande do Norte Natal, Natal, brazil, 59016-000
Solte sua criatividade no coração do Alecrim com o trabalho flexível no Hub Plural Natal. Neste vibrante bairro a sudoeste do centro de Natal, você está cercado por uma grande variedade de negócios criativos. É um ótimo lugar para construir sua rede.
Prototipagem Rápida Prática para Robótica com ROS 2 & Docker é um curso prático projetado para ajudar os desenvolvedores a criar, testar e implantar aplicativos robóticos de forma eficiente. Os participantes aprenderão a containerizar ambientes robóticos, integrar pacotes do ROS 2 e prototipar sistemas robóticos modulares usando o Docker para reprodutibilidade e escalabilidade. O curso enfatiza agilidade, controle de versão e práticas de colaboração adequadas para equipes de desenvolvimento e inovação em estágio inicial.
Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é voltado para participantes de nível iniciante a intermediário que desejam acelerar fluxos de trabalho de desenvolvimento robótico usando ROS 2 e Docker.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar um ambiente de desenvolvimento do ROS 2 dentro de contêineres Docker.
Desenvolver e testar protótipos robóticos em configurações modulares e reprodutíveis.
Usar ferramentas de simulação para validar o comportamento do sistema antes da implantação no hardware.
Colaborar efetivamente em projetos robóticos containerizados.
Aplicar conceitos de integração e implantação contínuas em pipelines robóticas.
Formato do Curso
Palestras interativas e demonstrações.
Exercícios práticos com ambientes ROS 2 e Docker.
Mini-projetos focados em aplicações robóticas do mundo real.
Opções de Personalização do Curso
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InterAÇÃO Humano-Robô (HRI): Voz, Gestos e Controle Colaborativo é um curso prático projetado para introduzir os participantes ao design e à implementação de interfaces intuitivas para a comunicação humano-robô. O treinamento combina teoria, princípios de design e prática de programação para construir sistemas de interação naturais e responsivos usando fala, gestos e técnicas de controle compartilhado. Os participantes aprenderão como integrar módulos de percepção, desenvolver sistemas de entrada multimodal e projetar robôs que colaborem com segurança com humanos.
Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é destinado a participantes de nível iniciante a intermediário que desejam projetar e implementar sistemas de interação humano-robô que aumentem a usabilidade, segurança e experiência do usuário.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender as bases e princípios de design da interação humano-robô.
Desenvolver mecanismos de controle e resposta baseados em voz para robôs.
Implementar reconhecimento de gestos usando técnicas de visão computacional.
Projetar sistemas de controle colaborativo para autonomia segura e compartilhada.
Avaliar sistemas HRI com base em usabilidade, segurança e fatores humanos.
Formato do Curso
Palestras interativas e demonstrações.
Exercícios práticos de codificação e design.
Experimentos práticos em simulação ou ambientes robóticos reais.
Opções de Personalização do Curso
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Automação Robótica Industrial: Integração ROS-PLC e Gêmeos Digitais é um curso prático focado em conectar a automação industrial com modernos frameworks de robótica. Os participantes aprenderão a integrar sistemas robóticos baseados em ROS com PLCs para operações sincronizadas e explorarão ambientes de gêmeos digitais para simular, monitorar e otimizar processos produtivos. O curso enfatiza interoperabilidade, controle em tempo real e análise preditiva usando réplicas digitais de sistemas físicos.
Esta formação presencial (online ou local) liderada por instrutores é direcionada a profissionais de nível intermediário que desejam desenvolver habilidades práticas em conectar robôs controlados por ROS com ambientes PLC e implementar gêmeos digitais para otimização da automação e fabricação.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender protocolos de comunicação entre sistemas ROS e PLC.
Implementar a troca de dados em tempo real entre robôs e controladores industriais.
Desenvolver gêmeos digitais para monitoramento, teste e simulação de processos.
Integrar sensores, atuadores e manipuladores robóticos em fluxos de trabalho industriais.
Projetar e validar sistemas de automação industrial usando ambientes de simulação híbridos.
Formato do Curso
Aula interativa e passeios arquitetônicos.
Exercícios práticos integrando sistemas ROS e PLC.
Implementação de projetos de simulação e gêmeos digitais.
Opções de Customização do Curso
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Manipulação Robótica e Agarre com Aprendizagem Profunda é um curso avançado que conecta o controle robótico com técnicas modernas de aprendizagem de máquina. Os participantes explorarão como a aprendizagem profunda pode melhorar a percepção, planejamento de movimento e agarre destro em sistemas robóticos. Através da teoria, simulação e exercícios práticos de codificação, o curso guia os aprendizes desde o controle baseado em percepção até a aprendizagem de políticas end-to-end para tarefas de manipulação.
Este treinamento conduzido por instrutores (online ou presencial) é destinado a profissionais avançados que desejam aplicar métodos de aprendizagem profunda para permitir a manipulação robótica inteligente, adaptável e precisa.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Desenvolver modelos de percepção para reconhecimento de objetos e estimação de pose.
Treinar redes neurais para detecção de agarre e planejamento de movimento.
Integrar módulos de aprendizagem profunda com controladores robóticos usando ROS 2.
Simular e avaliar estratégias de agarre e manipulação em ambientes virtuais.
Implementar e otimizar modelos aprendidos em braços robóticos reais ou simulados.
Formato do Curso
Palestras conduzidas por especialistas e mergulhos algorítmicos profundos.
Exercícios práticos de codificação e simulação.
Implementação e testes baseados em projetos.
Opções de Personalização do Curso
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Sistemas Multi-Robô e Inteligência de Enxame é um curso avançado que explora o design, a coordenação e o controle de equipes robóticas inspiradas por comportamentos de enxames biológicos. Os participantes aprenderão como modelar interações, implementar tomada de decisões distribuída e otimizar a colaboração entre múltiplos agentes. O curso combina teoria com simulações práticas para preparar os aprendizes para aplicações em logística, defesa, busca e resgate, e exploração autônoma.
Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais de nível avançado que desejam projetar, simular e implementar sistemas multi-robô e baseados em enxames usando frameworks e algoritmos de código aberto.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios e dinâmicas da inteligência de enxame e robótica cooperativa.
Projetar estratégias de comunicação e coordenação para sistemas multi-robô.
Implementar algoritmos de tomada de decisões distribuídas e consenso.
Simular comportamentos coletivos, como controle de formação, rebanhamento e cobertura.
Aplicar técnicas baseadas em enxames a cenários do mundo real e problemas de otimização.
Formato do Curso
Aulas avançadas com mergulhos aprofundados em algoritmos.
Codificação e simulação práticas no ROS 2 e Gazebo.
Projeto colaborativo aplicando princípios de inteligência de enxame.
Opções de Personalização do Curso
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TinyML é um framework para implantar modelos de aprendizado de máquina em microcontroladores de baixa potência e plataformas embarcadas utilizadas na robótica e sistemas autônomos.
Este treinamento presencial, liderado por instrutores (online ou no local), é destinado a profissionais avançados que desejam integrar capacidades de percepção e tomada de decisão baseadas em TinyML em robôs autônomos, drones e sistemas de controle inteligentes.
Ao finalizar este curso, os participantes serão capazes de:
Projetar modelos TinyML otimizados para aplicações robóticas.
Implementar pipelines de percepção embarcados para autonomia em tempo real.
Integrar TinyML em frameworks de controle robótico existentes.
Implantar e testar modelos AI leves em plataformas de hardware embarcadas.
Formato do Curso
Palestras técnicas combinadas com discussões interativas.
Laboratórios práticos focados em tarefas de robótica embarcada.
Exercícios práticos simulando fluxos de trabalho autônomos do mundo real.
Opções de Customização do Curso
Para ambientes robóticos específicos da organização, a customização pode ser arranjada mediante solicitação.
Robótica Segura e Explicável é um treinamento abrangente focado na segurança, verificação e governança ética dos sistemas robóticos. O curso conecta teoria e prática explorando metodologias de casos de segurança, análise de riscos e abordagens de IA explicável que tornam a tomada de decisões robóticas transparente e confiável. Os participantes aprenderão como garantir a conformidade, verificar comportamentos e documentar a garantia de segurança em conformidade com normas internacionais.
Este treinamento ministrado por instrutor (online ou presencial) é direcionado a profissionais intermediários que desejam aplicar princípios de verificação, validação e explicabilidade para garantir o deploy seguro e ético de sistemas robóticos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Desenvolver e documentar casos de segurança para sistemas robóticos e autônomos.
Aplicar técnicas de verificação e validação em ambientes de simulação.
Compreender os frameworks de IA explicável para a tomada de decisões robóticas.
Integrar princípios de segurança e ética no design e operação do sistema.
Comunicar requisitos de segurança e transparência aos interessados.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Exercícios práticos de simulação e análise de segurança.
Estudos de casos de aplicações reais em robótica.
Opções de Personalização do Curso
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O Edge AI permite que modelos de inteligência artificial rodem diretamente em dispositivos embarcados ou com recursos limitados, reduzindo a latência e o consumo de energia enquanto aumenta a autonomia e a privacidade nos sistemas robóticos.
Esta formação conduzida por instrutor (online ou presencial) é voltada para desenvolvedores embarcados e engenheiros robóticos de nível intermediário que desejam implementar técnicas de inferência e otimização de aprendizado de máquina diretamente em hardware robótico usando TinyML e frameworks de Edge AI.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos do TinyML e da Edge AI para robótica.
Converter e implantar modelos de IA para inferência no dispositivo.
Otимizar modelos em termos de velocidade, tamanho e eficiência energética.
Integrar sistemas de Edge AI nas arquiteturas de controle robótico.
Avaliar o desempenho e a precisão em cenários do mundo real.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Prática hands-on usando ferramentas TinyML e Edge AI.
Exercícios práticos em plataformas de hardware embarcado e robótico.
Opções de Personalização do Curso
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Este treinamento presencial, conduzido por um instrutor em Natal (online ou no local), é destinado a participantes de nível intermediário que desejam explorar o papel dos robôs colaborativos (cobots) e outros sistemas de IA centrados no ser humano em ambientes de trabalho modernos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios da IA Física Centrada no Ser Humano e suas aplicações.
Explorar o papel dos robôs colaborativos na melhoria da produtividade do ambiente de trabalho.
Identificar e abordar desafios nas interações entre humanos e máquinas.
Desenvolver fluxos de trabalho que otimizem a colaboração entre humanos e sistemas impulsionados por IA.
Promover uma cultura de inovação e adaptabilidade em ambientes de trabalho integrados com IA.
O aprendizado por reforço (RL) é um paradigma de aprendizado de máquina no qual agentes aprendem a tomar decisões interagindo com um ambiente. Em robótica, o RL permite que sistemas autônomos desenvolvam capacidades adaptativas de controle e tomada de decisão através da experiência e do feedback.
Este treinamento conduzido por instrutores (online ou presencial) é voltado para engenheiros avançados em aprendizado de máquina, pesquisadores de robótica e desenvolvedores que desejam projetar, implementar e implantar algoritmos de aprendizado por reforço em aplicações robóticas.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios e a matemática do aprendizado por reforço.
Implementar algoritmos de RL como Q-learning, DDPG e PPO.
Integrar RL com ambientes de simulação robótica usando OpenAI Gym e ROS 2.
Treinar robôs para realizar tarefas complexas autonomamente através de tentativas e erros.
Otimizar o desempenho do treinamento usando frameworks de aprendizado profundo como PyTorch.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Implementação prática usando Python, PyTorch e OpenAI Gym.
Exercícios práticos em ambientes robóticos simulados ou físicos.
Opções de Personalização do Curso
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O OpenCV é uma biblioteca de visão computacional de código aberto que permite o processamento de imagens em tempo real, enquanto os frameworks de aprendizado profundo, como TensorFlow, fornecem as ferramentas para a percepção e tomada de decisões inteligentes em sistemas robóticos.
Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para engenheiros de robótica de nível intermediário, praticantes de visão computacional e engenheiros de aprendizado de máquina que desejam aplicar técnicas de visão computacional e aprendizado profundo para a percepção e autonomia robóticas.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Implementar pipelines de visão computacional usando OpenCV.
Integrar modelos de aprendizado profundo para detecção e reconhecimento de objetos.
Usar dados baseados em visão para controle e navegação robótica.
Combinar algoritmos clássicos de visão com redes neurais profundas.
Implantar sistemas de visão computacional em plataformas embarcadas e robóticas.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Prática hands-on usando OpenCV e TensorFlow.
Implementação em laboratório ao vivo em sistemas robóticos simulados ou físicos.
Opções de Customização do Curso
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Esta formação presencial em tempo real (online ou no local) está direcionada a engenheiros de robótica avançados e pesquisadores de IA que desejam utilizar IA Multimodal para integrar diversos dados sensoriais, criando robôs mais autônomos e eficientes capazes de ver, ouvir e tocar.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Implementar sensores multimodais em sistemas robóticos.
Desenvolver algoritmos de IA para fusão sensorial e tomada de decisões.
Criar robôs capazes de realizar tarefas complexas em ambientes dinâmicos.
Enfrentar desafios no processamento de dados em tempo real e atuação.
Smart Robotics é a integração de inteligência artificial em sistemas robóticos para melhorar a percepção, tomada de decisões e controle autônomo.
Este treinamento conduzido por instrutores (presencial ou online) é direcionado a engenheiros robóticos de nível avançado, integradores de sistemas e líderes de automação que desejam implementar percepção, planejamento e controle orientados por IA em ambientes de fabricação inteligente.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Entender e aplicar técnicas de IA para percepção robótica e fusão de sensores.
Desenvolver algoritmos de planejamento de movimento para robôs colaborativos e industriais.
Implementar estratégias de controle baseadas em aprendizado para tomada de decisões em tempo real.
Integrar sistemas robóticos inteligentes em fluxos de trabalho de fábrica inteligente.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Muitos exercícios e prática.
Implementação pratica em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.
ROS 2 (Robot Operating System 2) é um framework de código aberto projetado para suportar o desenvolvimento de aplicações robóticas complexas e escaláveis.
Este treinamento ministrado por instrutor, ao vivo (online ou presencial), é voltado para engenheiros e desenvolvedores de robótica de nível intermediário que desejam implementar navegação autônoma e SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) usando ROS 2.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar o ROS 2 para aplicações de navegação autônoma.
Implementar algoritmos SLAM para mapeamento e localização.
Integrar sensores como LiDAR e câmeras com ROS 2.
Simular e testar a navegação autônoma no Gazebo.
Implantar stacks de navegação em robôs físicos.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Prática hands-on usando ferramentas e ambientes de simulação do ROS 2.
Implementação e teste em laboratório ao vivo em robôs virtuais ou físicos.
Opções de Personalização do Curso
Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Este treinamento presencial, conduzido por instrutor em Natal (online ou no local), é voltado para participantes de nível intermediário que desejam aprimorar suas habilidades em projetar, programar e implantar sistemas robóticos inteligentes para automação e além.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Entender os princípios do AI Físico e suas aplicações em robótica e automação.
Projetar e programar sistemas robóticos inteligentes para ambientes dinâmicos.
Implementar modelos de IA para tomada de decisões autônomas em robôs.
Utilizar ferramentas de simulação para testes e otimização de robôs.
Abordar desafios como fusão de sensores, processamento em tempo real e eficiência energética.
Inteligência Artificial (IA) para Robótica combina aprendizado de máquina, sistemas de controle e fusão de sensores para criar máquinas inteligentes capazes de perceber, raciocinar e agir de forma autônoma. Através de ferramentas modernas como ROS 2, TensorFlow e OpenCV, engenheiros agora podem projetar robôs que navegam, planejam e interagem com ambientes do mundo real de forma inteligente.
Esta formação guiada por instrutor (online ou presencial) é voltada para engenheiros de nível intermediário que desejam desenvolver, treinar e implantar sistemas robóticos impulsionados pela IA usando tecnologias e frameworks open-source atuais.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Usar Python e ROS 2 para construir e simular comportamentos robóticos.
Implementar filtros de Kalman e Particle Filters para localização e rastreamento.
Aplique técnicas de visão computacional usando OpenCV para percepção e detecção de objetos.
Use TensorFlow para previsão de movimento e controle baseado em aprendizado.
Integre SLAM (Localização e Mapeamento Simultâneos) para navegação autônoma.
Desenvolva modelos de aprendizado por reforço para melhorar a tomada de decisões robóticas.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Implementação prática usando ROS 2 e Python.
Exercícios práticos com ambientes robóticos simulados e reais.
Opções de Personalização do Curso
Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Neste treinamento ao vivo com instrutor em Natal (online ou presencial), os participantes aprenderão as diferentes tecnologias, frameworks e técnicas para programar diversos tipos de robôs a serem utilizados no campo da tecnologia nuclear e sistemas ambientais.
O curso de 6 semanas é realizado 5 dias por semana. Cada dia tem duração de 4 horas e consiste em palestras, discussões e desenvolvimento de robôs práticos em um ambiente de laboratório vivo. Os participantes completarão vários projetos do mundo real aplicáveis ao seu trabalho para praticar o conhecimento adquirido.
O hardware alvo deste curso será simulado em 3D através de software de simulação. O framework open-source ROS (Robot Operating System), C++ e Python serão utilizados para programar os robôs.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os conceitos-chave usados em tecnologias robóticas.
Compreender e gerenciar a interação entre software e hardware em um sistema robótico.
Compreender e implementar os componentes de software que sustentam a robótica.
Construir e operar um robô mecânico simulado que possa ver, sentir, processar, navegar e interagir com humanos através da voz.
Compreender os elementos necessários de inteligência artificial (aprendizado de máquina, aprendizado profundo, etc.) aplicáveis à construção de um robô inteligente.
Implementar filtros (Kalman e Particle) para permitir que o robô localize objetos em movimento no seu ambiente.
Implementar algoritmos de busca e planejamento de movimentos.
Implementar controles PID para regular o movimento do robô dentro de um ambiente.
Implementar algoritmos SLAM para permitir que o robô mapeie um ambiente desconhecido.
Estender a capacidade do robô para realizar tarefas complexas através do aprendizado profundo.
Testar e solucionar problemas de um robô em cenários realistas.
Neste treinamento ao vivo, conduzido por um instrutor em Natal (online ou presencial), os participantes aprenderão as diferentes tecnologias, frameworks e técnicas para programar diversos tipos de robôs a serem utilizados na área de tecnologia nuclear e sistemas ambientais.
O curso de 4 semanas é realizado de segunda à sexta. Cada dia tem duração de 4 horas e consiste em palestras, discussões e desenvolvimento prático de robôs em um ambiente de laboratório ao vivo. Os participantes completarão vários projetos do mundo real aplicáveis ao seu trabalho para praticar o conhecimento adquirido.
O hardware alvo deste curso será simulado em 3D por meio de software de simulação. Em seguida, o código será carregado no hardware físico (Arduino ou outro) para testes finais de implantação. O framework open-source ROS (Robot Operating System), C++ e Python serão utilizados para programar os robôs.
Ao final deste treinamento, os participantes poderão:
Entender os conceitos-chave usados em tecnologias de robótica.
Entender e gerenciar a interação entre software e hardware em um sistema robótico.
Compreender e implementar os componentes de software que sustentam a robótica.
Construir e operar um robô mecânico simulado capaz de ver, sentir, processar, navegar e interagir com humanos através da voz.
Entender os elementos necessários da inteligência artificial (aprendizado de máquina, aprendizado profundo etc.) aplicáveis à construção de um robô inteligente.
Implementar filtros (Kalman e Particle) para permitir que o robô localize objetos em movimento no seu ambiente.
Implementar algoritmos de busca e planejamento de movimento.
Implementar controles PID para regular os movimentos do robô dentro de um ambiente.
Implementar algoritmos SLAM para permitir que o robô mapeie um ambiente desconhecido.
Testar e solucionar problemas em cenários realistas com o robô.
Um bot ou chatbot é como um assistente de computador que é usado para automatizar as interacções do utilizador em várias plataformas de mensagens e fazer as coisas mais rapidamente sem a necessidade de os utilizadores falarem com outro humano.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como começar a desenvolver um bot à medida que avançam na criação de chatbots de amostra usando ferramentas e estruturas de desenvolvimento de bots.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os diferentes usos e aplicações de bots
Compreender o processo completo no desenvolvimento de bots
Explore as diferentes ferramentas e plataformas usadas na construção de bots
Construir um chatbot de amostra para Facebook Messenger
Crie um chatbot de amostra usando Microsoft Bot Framework
Público-alvo
Desenvolvedores interessados em criar seu próprio bot
Formato do curso
Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
Este treinamento presencial com instrutor em Natal (online ou no local) destina-se a engenheiros que desejam entender as aplicações da inteligência artificial em sistemas mecatrônicos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Obter uma visão geral da inteligência artificial, aprendizado de máquina e inteligência computacional.
Compreender os conceitos de redes neurais e diferentes métodos de aprendizado.
Escolher abordagens de inteligência artificial efetivamente para problemas reais.
Implementar aplicações de IA na engenharia mecatrônica.
Um robô inteligente é um sistema Artificial Intelligence (AI) que pode aprender com o seu ambiente e a sua experiência e desenvolver as suas capacidades com base nesse conhecimento. Os robôs inteligentes Smart Robots podem colaborar com os seres humanos, trabalhando ao seu lado e aprendendo com o seu comportamento. Além disso, têm capacidade para realizar não só trabalho manual, mas também tarefas cognitivas. Para além dos robôs físicos, os Smart Robots também podem ser puramente baseados em software, residindo num computador como uma aplicação de software sem partes móveis ou interação física com o mundo.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão as diferentes tecnologias, estruturas e técnicas para programar diferentes tipos de Smart Robots mecânicos e, em seguida, aplicarão esse conhecimento para concluir seus próprios projetos de robôs inteligentes.
O curso está dividido em 4 secções, cada uma consistindo em três dias de palestras, discussões e desenvolvimento de robôs práticos num ambiente de laboratório ao vivo. Cada secção será concluída com um projeto prático para permitir aos participantes praticar e demonstrar os conhecimentos adquiridos.
O hardware alvo para este curso será simulado em 3D através de software de simulação. A estrutura de código aberto ROS (Robot Operating System), C++ e Python será usada para programar os robôs.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os principais conceitos utilizados nas tecnologias robóticas
Compreender e gerir a interação entre software e hardware num sistema robótico
Compreender e implementar os componentes de software que sustentam Smart Robots
Construir e operar um Robô Inteligente mecânico simulado que pode ver, sentir, processar, agarrar, navegar e interagir com humanos através da voz
Alargar a capacidade de um Robô Inteligente para executar tarefas complexas através de Deep Learning
Testar e resolver problemas de um Robô Inteligente em cenários realistas
Público
Programadores
Engenheiros
Formato do curso
Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
Nota
Para personalizar qualquer parte deste curso (linguagem de programação, modelo de robô, etc.), contacte-nos para combinar.
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