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Schulung Grundlagen der Künstlichen Intelligenz in der Robotik
KI-basierte Roboterentwicklung: Navigations- und Wahrnehmungstechniken
Schulungsformen
Offene Schulung
- 3 Tage
- 5 gesicherte Termine
- 1.930,00 p. P. zzgl. MwSt.
- Köln / Online
- Online oder Präsenz
- Dritter Mitarbeitende kostenfrei
Inhouse-/Firmenschulung
- 3 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Lernumgebung in der Cloud
Individualschulung
- 3 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Lernumgebung in der Cloud
Beschreibung
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Schulungsziel
Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, KI-Techniken in der Robotik anzuwenden, um autonome Roboter zu entwickeln, die komplexe Aufgaben in realen Umgebungen ausführen können. Sie verstehen die grundlegenden und fortgeschrittenen Konzepte der KI in der Robotik und können diese in ihren Projekten einsetzen.
Details
Wer teilnehmen sollte
Dieses Seminar richtet sich an Robotik-Ingenieure, Entwickler, Forscher und Fachleute, die sich mit der Integration von Künstlicher Intelligenz in Robotersysteme beschäftigen. Grundlegende Kenntnisse in Programmierung, Robotik und maschinellem Lernen sind erforderlich.
Ihre Schulung
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (per Post). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsplatz | |
| PC/VMs für jeden Teilnehmenden Hochwertige und performante Hardware Große, höhenverstellbare Bildschirme Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt |
|
| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter. | |
| Arbeitsmaterialien | |
DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt. | Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen per Post zugesandt. |
Organisation
Präsenz-Schulung | Online-Schulung | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung | ||
Ab 1 Teilnehmenden* | ||
| Schulungszeiten | ||
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| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| Preisvorteil | ||
Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil. Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet. Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen. | ||
| All-Inclusive | ||
Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen per Post zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Buchen ohne Risiko
| Rechnungsstellung |
Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse. |
| Stornierung |
Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars |
| Vormerken statt buchen |
Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen |
Kostenfreie Services
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
|---|---|
|
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Inhalt
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen, um das Seminar so praxisnah und relevant wie möglich zu gestalten
- Einführung in Künstliche Intelligenz (KI) für Robotik
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz in der Robotik
- Überblick: KI in der Robotik ermöglicht es Maschinen, ihre Umgebung wahrzunehmen, Entscheidungen zu treffen und autonom zu handeln. Diese Fähigkeiten sind entscheidend für Anwendungen in der Industrie, im Gesundheitswesen, in der Logistik und darüber hinaus.
- Wichtige Konzepte: Einführung in wesentliche Konzepte wie maschinelles Lernen, neuronale Netze, Computer Vision und Sensorfusion, die für die Entwicklung intelligenter Roboter von zentraler Bedeutung sind.
- Anwendungsbeispiele: Vorstellung von realen Anwendungen wie autonome Drohnen, selbstfahrende Fahrzeuge und kollaborative Roboter (Cobots) in der Industrie.
- Grundlagen der Künstlichen Intelligenz in der Robotik
- Maschinelles Lernen und Robotik
- Maschinelles Lernen für autonome Systeme
- Überwachtes und unüberwachtes Lernen: Unterscheidung zwischen verschiedenen Arten des maschinellen Lernens und deren Anwendung in der Robotik, z.B. für Objekterkennung und Bewegungssteuerung.
- Reinforcement Learning: Einführung in Reinforcement Learning, eine Methode, bei der Roboter durch Belohnung und Bestrafung lernen, optimale Entscheidungen zu treffen.
- Praxisbeispiele: Diskussion von Einsatzszenarien, in denen maschinelles Lernen Roboter in der Navigation, Hinderniserkennung und Entscheidungsfindung unterstützt.
- Maschinelles Lernen für autonome Systeme
- Computer Vision und Sensorfusion
- Bildverarbeitung und visuelle Wahrnehmung
- Computer Vision: Grundlagen der Bildverarbeitung und wie Roboter visuelle Daten interpretieren, um ihre Umgebung zu verstehen, einschließlich Objekterkennung und -verfolgung.
- Sensorfusion: Integration von Daten aus verschiedenen Sensoren (z.B. Kameras, Lidar, Infrarotsensoren) zur Schaffung eines umfassenden Umweltmodells für den Roboter.
- Anwendungsszenarien: Beispiele für die Nutzung von Computer Vision in der Robotik, wie z.B. bei der Qualitätssicherung in der Fertigung oder bei der autonomen Navigation.
- Bildverarbeitung und visuelle Wahrnehmung
- Praxisübung 1: Implementierung von Computer Vision und Sensorfusion
- Ziel der Übung: Die Teilnehmer entwickeln eine einfache Computer Vision-Anwendung und integrieren Sensordaten zur Verbesserung der Umgebungswahrnehmung eines Roboters.
- Projektbeschreibung: Aufbau eines visuellen Systems zur Objekterkennung und -verfolgung, kombiniert mit Sensordaten zur präzisen Navigation und Entscheidungsfindung.
- Anforderungen: Nutzung von Open-Source-Bibliotheken (z.B. OpenCV, TensorFlow) zur Entwicklung und Integration der Vision- und Sensordaten.
- Tools: OpenCV , TensorFlow , Robotersimulator (z.B. Gazebo, ROS).
- Ergebnisse und Präsentation: Teilnehmer präsentieren die Ergebnisse ihrer Computer Vision- und Sensorfusion-Lösungen und diskutieren die Herausforderungen bei der Implementierung.
- Ziel der Übung: Die Teilnehmer entwickeln eine einfache Computer Vision-Anwendung und integrieren Sensordaten zur Verbesserung der Umgebungswahrnehmung eines Roboters.
- Fortgeschrittene KI-Techniken in der Robotik
- Deep Learning und neuronale Netze
- Grundlagen des Deep Learning: Einführung in tiefe neuronale Netze und deren Anwendung in der Robotik für Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und Entscheidungsfindung.
- Modelltraining und -anpassung: Techniken zum Training von neuronalen Netzen auf Roboterplattformen, einschließlich der Anpassung von vortrainierten Modellen (Transfer Learning) für spezifische Aufgaben.
- Einsatzmöglichkeiten: Beispiele für den Einsatz von Deep Learning in der Robotik, wie bei der Gesichts- und Spracherkennung oder bei der Hand-Auge-Koordination.
- Deep Learning und neuronale Netze
- KI-basierte Navigation und Hindernisvermeidung
- Algorithmen für autonome Navigation
- Pfadplanung: Einführung in Algorithmen zur Pfadplanung wie A*, Dijkstra und deren Anwendung in autonomen Robotern zur Navigation in komplexen Umgebungen.
- SLAM (Simultaneous Localization and Mapping): Erklärung des SLAM-Prozesses, bei dem Roboter gleichzeitig ihre Position bestimmen und eine Karte ihrer Umgebung erstellen.
- Hindernisvermeidung: Einsatz von KI-Techniken zur dynamischen Hindernisvermeidung während der Navigation in Echtzeit.
- Algorithmen für autonome Navigation
- Ethik und Sicherheit in der KI-gestützten Robotik
- Ethik in der Robotik
- Sicherheitsaspekte: Diskussion der Sicherheitsaspekte bei der Implementierung von KI in Robotern, einschließlich der Gewährleistung sicherer Interaktionen mit Menschen und der Vermeidung von Fehlentscheidungen.
- Ethik und Verantwortung: Reflexion über die ethischen Fragen im Zusammenhang mit der Nutzung von KI in der Robotik, einschließlich Datenschutz, Autonomie und die Verantwortlichkeit für Entscheidungen, die von Robotern getroffen werden.
- Regulierung und Compliance: Überblick über regulatorische Anforderungen und Richtlinien, die bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI-gestützten Robotern berücksichtigt werden müssen.
- Ethik in der Robotik
- Praxisübung 2: Entwicklung einer KI-basierten Navigationslösung
- Ziel der Übung: Die Teilnehmer entwickeln eine KI-basierte Navigationslösung, die Hindernisse in Echtzeit erkennt und vermeidet.
- Projektbeschreibung: Implementierung einer Pfadplanungs- und Hindernisvermeidungsstrategie unter Verwendung von SLAM und Deep Learning für autonome Navigation.
- Anforderungen: Nutzung von Algorithmen und Bibliotheken zur Entwicklung der Navigation, Integration in eine Robotersimulationsumgebung.
- Tools: ROS (Robot Operating System) , SLAM-Algorithmen , Deep Learning-Frameworks (z.B. TensorFlow, PyTorch).
- Ergebnisse und Präsentation: Teilnehmer präsentieren ihre Navigationslösungen und diskutieren die Herausforderungen und Verbesserungsmöglichkeiten.
- Ziel der Übung: Die Teilnehmer entwickeln eine KI-basierte Navigationslösung, die Hindernisse in Echtzeit erkennt und vermeidet.
Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
Gesicherte offene Termine
| Termin | Ort | Preis | |
|---|---|---|---|
| 24.02.-26.02.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 28.04.-30.04.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 30.06.-02.07.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 01.09.-03.09.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
| 03.11.-05.11.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.930,00 | Köln / Online | 1.930,00 | Buchen Vormerken |
Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung
- Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
- Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
- Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
- Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.
Sie können unsere Schulungen auch als Remote Schulung im Virtual Classroom anfragen.
In drei Schritten zum Online Seminar im Virtual Classroom:
- Seminar auswählen und auf "Buchen" klicken
- Wählen Sie bei "Wie möchten Sie teilnehmen?" einfach "Online" aus.
- Formular ausfüllen und über den Button "Jetzt buchen" absenden.
Unser Kundenservice meldet sich bei Ihnen mit der Buchungsbestätigung.
Unsere Online Schulungen finden im Virtual Classroom statt. Ein Virtual Classroom bündelt mehrere Werkzeuge, wie Audio-Konferenz, Text-Chat, Interaktives Whiteboard, oder Application Sharing.
Vorteile von Virtual Classroom:
- Sie erhalten 1 zu 1 die gleiche Lernumgebung, die Sie auch vor Ort bei uns vorfinden
- Die technische Vorbereitung wird von den GFU-Technikern vorgenommen
- Sie erhalten remote Zugriff auf Ihren persönlichen Schulungs-PC im GFU-Seminarraum
- Die Virtual Classroom Lösung lässt sich auch im Browser betreiben
- Die GFU-Technik leistet wie gewohnt Soforthilfe bei Problemen
- Die Schulungsunterlagen bekommen Sie per Post zugeschickt
- Sie sparen Reisekosten und Zeit
- 24. Feb. - 26. Feb. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 28. Apr. - 30. Apr. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 30. Jun. - 02. Jul. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 01. Sep. - 03. Sep. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 03. Nov. - 05. Nov. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- Auch als Inhouse-Schulung, bundesweit mit Termin nach Wunsch und individuellen Inhalten
- Buchen ohne Risiko! Kostenfreie Stornierung bis zum Vortag des Seminars
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Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.
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