Curso de IA Física Centrada no Ser Humano: Robôs Colaborativos e Além

A 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. Com ferramentas modernas como ROS 2, TensorFlow e OpenCV, os engenheiros agora podem projetar robôs que naveguem, planejem e interajam com ambientes do mundo real de forma inteligente.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para engenheiros de nível intermediário que desejam desenvolver, treinar e implantar sistemas robóticos impulsionados pela IA, utilizando tecnologias e frameworks de código aberto atuais.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Usar Python e ROS 2 para construir e simular comportamentos robóticos.
• Implementar Filtros de Kalman e Filtros de Partículas para localização e rastreamento.
• Aplicar técnicas de visão computacional usando OpenCV para percepção e detecção de objetos.
• Usar TensorFlow para previsão de movimento e controle baseado em aprendizado.
• Integrar SLAM (Localização e Mapeamento Simultâneos) para navegação autônoma.
• Desenvolver 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 Customização do Curso

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

Neste treinamento presencial, conduzido por instrutores em Brasil (online ou no local), os participantes aprenderão 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 dura 4 horas e consiste em palestras, discussões e desenvolvimento prático de robôs em um ambiente de laboratório ao vivo. Os participantes completarão diversos 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 usados para programar os robôs.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos-chave utilizados 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 capaz de 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 em seu ambiente.
• Implementar algoritmos de busca e planejamento de movimento.
• 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 de realizar tarefas complexas através do Aprendizado Profundo (Deep Learning).
• Testar e solucionar problemas em um robô em cenários realistas.

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.

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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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

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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

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para organizar.

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.

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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Este treinamento presencial, ministrado por instrutores em Brasil (online ou presencial), é destinado a engenheiros robóticos e pesquisadores de IA de nível avançado que desejam utilizar a IA multimodal para integrar diversos dados sensoriais e criar robôs mais autônomos e eficientes, capazes de ver, ouvir e tocar.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implementar a sensação multimodal em sistemas robóticos.
• Desenvolver algoritmos de IA para fusão sensorial e tomada de decisões.
• Criar robôs que possam realizar tarefas complexas em ambientes dinâmicos.
• Abordar desafios no processamento de dados e atuação em tempo real.

Este treinamento presencial, conduzido por instrutor em Brasil (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.

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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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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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

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