Adding Value Consulting
AI+ Robotics™ - eLearning (inklusive eksamen)
AI & Machine Learning
Data Analysis

AI+ Robotics™ - eLearning (inklusive eksamen)

3.500,00 DKK

  • 40 hours
eLearning

AI+ Robotics-certificeringen tilbyder en dybdegående udforskning af skæringspunktet mellem kunstig intelligens (AI) og robotteknologi. Kurset er skræddersyet til fagfolk, der ønsker at udmærke sig inden for dette felt, og dækker grundlæggende koncepter, avanceret dyb læring (DL) og forstærket læring (RL) teknikker anvendt specifikt til robotteknologi.

Vigtige funktioner

Sprog

Kursus og materiale på engelsk

Niveau

Mellemniveau (Kategori: AI+ Teknisk)

1 års platformadgang

og Virtuelt Hands-on Lab inkluderet

40 timers videoundervisning & multimedie

Anbefaling om 50 timers studietid

Materiale

Video, PDF-materiale, lydbog, podcasts, quizzer og evalueringer.

Eksamen

Online overvåget eksamen med én gratis genprøve

Certifikat

Certifikat for gennemførelse inkluderet. Gyldig i 1 år

Værktøjer du vil mestre

OpenAI Gym, GreyOrange, Neurala, Dialogflow

Hero

Om kurset

Form fremtiden med intelligent robotteknologi

  • AI-drevet automatisering: Implementer AI i dyb læring, forstærkelseslæring og intelligente robot systemer
  • Praktiske anvendelser: Arbejd med autonome systemer og intelligente agenter
  • Etisk Innovation: Lær ansvarlige AI-praksisser og branchetilpassede strategier
  • Praktisk erfaring: Design, optimer og implementer virkelige robotteknologiløsninger

Programmet lægger vægt på autonome systemer, intelligente agenter og generativ AI, og kombinerer teori med praktiske øvelser og virkelige case-studier. Etiske overvejelser og politiske rammer er inkluderet for at fremme ansvarlig brug af AI. Ved afslutningen opnår deltagerne den viden og praktiske færdigheder, der er nødvendige for at drive innovation og navigere etiske udfordringer i AI-drevet robotteknologi.


Hvorfor denne certificering er vigtig

Virksomheder søger certificerede fagfolk til at integrere AI i robotteknologi, hvilket øger automatisering og driftseffektivitet.

AI-robotteknologi

Læringsresultater

Ved afslutningen af dette kursus vil du være i stand til at:

Algoritmeudvikling & implementering

Opbyg ekspertise inden for dyb læring og forstærkelseslæring for at skabe intelligente, adaptive robot systemer.

Generativ AI til robotteknologi

Anvend generativ AI-teknik til at gøre det muligt for robotter at generere innovative løsninger på forskellige udfordringer.

Menneske-robot-interaktion

Brug NLP og andre værktøjer til at forbedre kommunikationen mellem mennesker og robotter.

Praktiske robotteknikapplikationer

Få praktisk erfaring ved at anvende AI på virkelige robotprojekter.

Kursus tidsplan

Hero

  1. Introduktion til robotteknologi og kunstig intelligens (AI)

    Lektion 1

    • 1.1 Oversigt over robotteknologi: Introduktion, historie, udvikling og indvirkning
    • 1.2 Introduktion til kunstig intelligens (AI) inden for robotteknologi
    • 1.3 Grundlæggende om maskinlæring (ML) og dyb læring
    • 1.4 Rollen af neurale netværk i robotteknologi

  2. Forståelse af AI og robotmekanik

    Lektion 2

    • 2.1 Komponenter i AI-systemer og robotteknologi
    • 2.2 Dybdegående undersøgelse af sensorer, aktuatorer og kontrolsystemer
    • 2.3 Udforskning af maskinlæringsalgoritmer i robotteknologi

  3. Autonome systemer og intelligente agenter

    Lektion 3

    • 3.1 Introduktion til autonome systemer
    • 3.2 Byggesten for intelligente agenter
    • 3.3 Case Studies: Autonome køretøjer og industrirobotter
    • 3.4 Vigtige platforme til udvikling: ROS (Robotstyresystem)

  4. AI- og robotudviklingsrammer

    Lektion 4

    • 4.1 Python til robotteknologi og maskinlæring
    • 4.2 TensorFlow og PyTorch til AI i robotteknologi
    • 4.3 Introduktion til andre essentielle rammeværk

  5. Dybtgående læringsalgoritmer inden for robotteknologi

    Lektion 5

    • 5.1 Forståelse af dyb læring: Neurale netværk, CNN'er
    • 5.2 Robotiske synssystemer: Objektgenkendelse, -detektion
    • 5.3 Praktisk session: Træning af et CNN til genkendelse af objekter
    • 5.4 Anvendelseseksempel: Præcisionsfremstilling med robotvision

  6. Forstærkende læring i robotteknologi

    Lektion 6

    • 6.1 Grundlæggende om forstærkningslæring (RL)
    • 6.2 Implementering af RL-algoritmer til robotteknologi
    • 6.3 Praktisk session: Udvikling af RL-modeller til robotter
    • 6.4 Anvendelseseksempel: Optimering af lageroperationer med RL

  7. Generativ AI til robotkreativitet

    Lektion 7

    • 7.1 Udforskning af generativ AI: GAN'er og anvendelser
    • 7.2 Kreative robotter: Design, skabelse og innovation
    • 7.3 Praktisk session: Generering af nye design til robotteknologi
    • 7.4 Anvendelseseksempel: Brugerdefineret fremstilling med AI

  8. Naturalsprogsforarbejdning (NLP) til menneske-robot-interaktion

    Lektion 8

    • 8.1 Introduktion til NLP for robotteknologi
    • 8.2 Stemmeaktiverede kontrolsystemer
    • 8.3 Praktisk session: Oprettelse af et stemmekommando-robotinterface
    • 8.4 Case-Study: Assisterende robotter i sundhedssektoren

  9. Praktiske aktiviteter og anvendelseseksempler

    Lektion 9

    • 9.1 Praktisk session-1: Opbygning af AI-modeller til genkendelse af objekter ved brug af Python-programmering
    • 9.2 Praktisk session-2: Stiplanlægning, forhindringsundgåelse og lokaliseringsimplementering ved brug af Python-programmering
    • 9.3 Praktisk session-3: Implementering af PID-regulator ved brug af Python-programmering
    • 9.4 Anvendelseseksempler: Præcisionslandbrug, Automatiserede samlebånd

  10. Fremvoksende teknologier og innovation inden for robotteknik

    Lektion 10

    • 10.1 Integration af blockchain og robotteknologi
    • 10.2 Kvantecomputing og dets potentiale

  11. Udforskning af AI med robotprocesautomatisering

    Lektion 11

    • 11.1 Forståelse af robotprocesautomatisering og dens anvendelsesområder
    • 11.2 Populære RPA-værktøjer og deres funktioner
    • 11.3 Integration af AI med RPA

  12. AI-etik, sikkerhed og politik

    Lektion 12

    • 12.1 Etiske overvejelser inden for AI og robotteknologi
    • 12.2 Sikkerhedsstandarder for AI-drevne robotter
    • 12.3 Diskussion: Navigering i AI-politikker og regulativer

  13. Innovationer og fremtidige tendenser inden for AI og robotteknologi

    Lektion 13

    • 13.1 Seneste innovationer inden for robotteknologi og AI
    • 13.2 Fremtidens arbejdsmarked og samfund: Påvirkningen af AI og robotteknologi

  14. AI-agenter til robotteknologi

    Valgfrit modul

    • 1. Hvad er AI-agenter
    • 2. Nøglekompetencer hos AI-agenter i robotteknologi
    • 3. Applikationer og tendenser for AI-agenter i robotteknologi
    • 4. Hvordan fungerer en AI-agent
    • 5. Kerneegenskaber ved AI-agenter
    • 6. Fremtiden for AI-agenter i robotteknologi
    • 7. Typer af AI-agenter
AI-ingeniør

Hvem bør tilmelde sig dette program?

Robotikingeniører: Forbedr design af robotsystemer og automatisering ved hjælp af AI.

Maskiningeniører: Anvend AI til at forbedre robotteknologiens ydeevne i produktion og fremstilling.

AI-specialister: Forbedr intelligensen og autonomien i robotiske systemer med AI.

IT-specialister & systemintegratorer: Implementer AI-drevne løsninger for at optimere robotinfrastruktur og kommunikation.

Start kursus nu

Industrivækst

Fremme datadrevet innovation på tværs af sektorer

  • Det globale AI-robotikmarked forventes at vokse med en årlig vækstrate på 39,1% fra 2023 til 2030. (Kilde: Grand View Research)
  • AI-drevet robotteknologi transformerer fremstillingsindustrien, sundhedssektoren og logistikken, hvilket forbedrer automatisering og effektivitet.
  • Adoptionen af AI-drevet robotteknologi stiger, hvilket muliggør realtidsovervågning og autonome operationer.
  • AI-automatisering er afgørende i industrier som bilindustrien og luftfartsindustrien, hvilket øger produktivitet, sikkerhed og omkostningseffektivitet.
  • Robotik med AI revolutionerer sektorer som landbrug, sundhedsvæsen og lagerstyring, og optimerer processer og beslutningstagning.

Flere detaljer

Forudsætninger

  • Grundlæggende forståelse af kunstig intelligens (AI) koncepter; ingen avancerede tekniske færdigheder nødvendige.
  • Villighed til at udforske innovative ideer og effektivt bruge AI-værktøjer.
  • Evnen til kritisk at tænke og vurdere effekten af AI- og robotteknologier.
  • Forberedthed til at håndtere virkelige problemer ved hjælp af AI-teknikker.

Eksamensdetaljer

  • Varighed: 90 minutter
  • Bestået: 70% (35/50)
  • Format: 50 multiple-choice/fler-svar spørgsmål
  • Leveringsmetode: Online via overvåget eksamensplatform (fleksibel tidsplanlægning)
  • Sprog: Engelsk

Licensgivning og akkreditering

Dette kursus udbydes af AVC i henhold til Partner Program-aftalen og overholder kravene i licensaftalen.

Egenkapitalpolitik

AVC stiller ikke indkvartering til rådighed på grund af en handicap eller medicinsk tilstand hos nogen studerende. Kandidater opfordres til at kontakte AVC for vejledning og støtte gennem hele tilpasningsprocessen.


Ofte stillede spørgsmål

Har du brug for virksomhedsløsninger eller LMS-integration?

Fandt du ikke kurset eller programmet, der ville være til gavn for din virksomhed? Har du brug for LMS-integration? Skriv til os, vi løser alt!