Curso de Inteligência Artificial (IA) para Robótica

Neste treinamento ao vivo com instrutor em Brasil (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 Brasil (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.

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 conduzido por instrutores (online ou presencialmente) é direcionado a engenheiros e desenvolvedores de robótica intermediários 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 o ROS 2.
• Simular e testar a navegação autônoma no Gazebo.
• Implantar pilhas 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 virtual ou físico.

Opções de Customização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

O Azure Bot Service combina o poder do Microsoft Bot Framework e as funções do Azure para permitir o desenvolvimento rápido de bots inteligentes.

Neste treinamento presencial, conduzido por um instrutor, os participantes aprenderão a criar facilmente um bot inteligente usando o Microsoft Azure.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aprender os fundamentos dos bots inteligentes
• Aprender como criar bots inteligentes usando aplicativos em nuvem
• Entender como usar o Microsoft Bot Framework, o Bot Builder SDK e o Azure Bot Service
• Entender como projetar bots usando padrões de bot
• Desenvolver seu primeiro bot inteligente usando o Microsoft Azure

Público-alvo

• Desenvolvedores
• Hobbyistas
• Engenheiros
• Profissionais de TI

Formato do curso

• Parte aula, parte discussão, exercícios e muita prática hands-on

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

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

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

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

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Brasil (online ou presencial), é destinada a participantes de nível intermediário que desejam explorar o papel dos robôs colaborativos (cobots) e outros sistemas AI centrados no ser humano nos ambientes de trabalho modernos.

Ao final desta formação, 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 no ambiente de trabalho.
• Identificar e abordar desafios nas interações homem-máquina.
• Projeto de fluxos de trabalho que otimizam a colaboração entre humanos e sistemas guiados por IA.
• Promover uma cultura de inovação e adaptação em ambientes de trabalho integrados com AI.

Este treinamento presencial com instrutor em Brasil (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.

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.

Esta formação ao vivo e orientada por instrutor em Brasil (online ou presencial) é direcionada a participantes de nível intermediário que desejam aprimorar suas habilidades na concepção, programação e implantação de sistemas robóticos inteligentes para automação e além.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da Physical AI e suas aplicações em robótica e automação.
• Conceber e programar sistemas robóticos inteligentes para ambientes dinâmicos.
• Implementar modelos de IA para tomada de decisões autônomas nos robôs.
• Utilizar ferramentas de simulação para testes e otimização robótica.
• Enfrentar desafios como fusão de sensores, processamento em tempo real e eficiência energética.

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

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

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.

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.