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

AI+ Robotics™ - eLearning (inklusive examen)

5.450,00 SEK

  • 40 hours
eLearning

AI+ Robotics-certifieringen erbjuder en fördjupad utforskning av samspelet mellan Artificiell Intelligens (AI) och robotik. Anpassad för yrkesverksamma som strävar efter att utmärka sig inom detta område, täcker den grundläggande koncept, avancerad djupinlärning (DL) och förstärkningsinlärning (RL) tekniker som specifikt tillämpas på robotteknik.

Nyckelfunktioner

Språk

Kurs och material på engelska

Nivå

Mellannivå (Kategori: AI+ Teknisk)

1 års plattformsåtkomst

och Virtuellt praktiskt laboratorium ingår

40 timmar av videolektioner & multimedia

Rekommendation om 50 timmars studietid

Material

Video, PDF-material, ljudböcker, poddsändningar, quiz och bedömningar.

Examen

Onlineövervakat prov med en gratis omtentamen

Certifikat

Intyg om genomförande ingår. Giltigt i 1 år

Verktyg du kommer att bemästra

OpenAI Gym, GreyOrange, Neurala, Dialogflow

Hero

Om kursen

Forma morgondagen med intelligent robotteknik

  • AI-driven automatisering: Implementera AI i djupinlärning, förstärkningsinlärning och intelligenta robotsystem
  • Praktiska tillämpningar: Arbeta med autonoma system och intelligenta agenter
  • Etisk innovation: Lär dig ansvarsfulla AI-principer och branschanpassade strategier
  • Praktisk erfarenhet: Designa, optimera och implementera verkliga robotiklösningar

Programmet betonar autonoma system, intelligenta agenter och generativ AI, och kombinerar teori med praktiska övningar och fallstudier från verkliga världen. Etiska överväganden och policyramverk inkluderas för att främja ansvarsfull användning av AI. Efter avslutad kurs har deltagarna fått de kunskaper och praktiska färdigheter som krävs för att driva innovation och hantera etiska utmaningar inom AI-driven robotik.


Varför denna certifiering är viktig

Företag söker certifierade yrkespersoner för att integrera AI i robotik, vilket ökar automatiseringen och den operativa effektiviteten.

AI-robotik

Lärandemål

I slutet av denna kurs kommer du att kunna:

Algoritm Utveckling & Implementering

Bygg expertis inom djupinlärning och förstärkningsinlärning för att skapa intelligenta, adaptiva robotsystem.

Generativ AI för robotik

Använd generativ AI-teknik för att möjliggöra för robotar att generera innovativa lösningar på olika utmaningar.

Mänsklig-robotinteraktion

Använd NLP och andra verktyg för att förbättra kommunikationen mellan människor och robotar.

Praktiska tillämpningar av robotteknik

Få praktisk erfarenhet genom att tillämpa AI på verkliga robotikprojekt.

Kurstidslinje

Hero

  1. Introduktion till robotteknik och artificiell intelligens (AI)

    Lektion 1

    • 1.1 Översikt av robotteknik: Introduktion, historia, utveckling och påverkan
    • 1.2 Introduktion till artificiell intelligens (AI) inom robotteknik
    • 1.3 Grundläggande principer för maskininlärning (ML) och djupinlärning
    • 1.4 Rollen av neurala nätverk inom robotteknik

  2. Förståelse för AI och robotteknik

    Lektion 2

    • 2.1 Komponenter i AI-system och robotteknik
    • 2.2 Djupdykning i sensorer, aktuatorer och styrsystem
    • 2.3 Utforska maskininlärningsalgoritmer inom robotteknik

  3. Autonoma system och intelligenta agenter

    Lektion 3

    • 3.1 Introduktion till autonoma system
    • 3.2 Byggstenar för intelligenta agenter
    • 3.3 Fallstudier: Självkörande fordon och industrirobotar
    • 3.4 Viktiga plattformar för utveckling: ROS (Robotoperativsystem)

  4. AI- och robotikutvecklingsramverk

    Lektion 4

    • 4.1 Python för robotik och maskininlärning
    • 4.2 TensorFlow och PyTorch för AI inom robotteknik
    • 4.3 Introduktion till andra väsentliga ramverk

  5. Djupinlärningsalgoritmer inom robotteknik

    Lektion 5

    • 5.1 Att förstå djupinlärning: neurala nätverk, CNN
    • 5.2 Robotiska synsystem: Objektdetektering, igenkänning
    • 5.3 Praktisk session: Träna ett CNN för objektigenkänning
    • 5.4 Användningsfall: Precisionstillverkning med robotseende

  6. Förstärkningsinlärning inom robotteknik

    Lektion 6

    • 6.1 Grundläggande om förstärkningsinlärning (RL)
    • 6.2 Implementering av RL-algoritmer för robotik
    • 6.3 Praktisk session: Utveckling av RL-modeller för robotar
    • 6.4 Användningsfall: Optimering av lageroperationer med RL

  7. Generativ AI för robotars kreativitet

    Lektion 7

    • 7.1 Utforska generativ AI: GANs och tillämpningar
    • 7.2 Kreativa robotar: Design, skapande och innovation
    • 7.3 Praktisk session: Generering av nya designkoncept för robotteknik
    • 7.4 Användningsfall: Skräddarsydd tillverkning med AI

  8. Naturalspråksbehandling (NLP) för interaktion mellan människa och robot

    Lektion 8

    • 8.1 Introduktion till NLP för robotik
    • 8.2 Röstaktiverade kontrollsystem
    • 8.3 Praktisk session: Skapa ett röstkommandorobotgränssnitt
    • 8.4 Fallstudie: Assisterande robotar inom hälsovården

  9. Praktiska aktiviteter och användningsfall

    Lektion 9

    • 9.1 Praktisk session-1: Bygga AI-modeller för objektigenkänning med Python-programmering
    • 9.2 Praktisk session-2: Vägplanering, hinderundvikning och lokaliseringsimplementering med Python-programmering
    • 9.3 Praktisk session-3: Implementering av PID-regulator med Python-programmering
    • 9.4 Användningsfall: Precision i jordbruket, Automatiserade monteringslinjer

  10. Framväxande teknologier och innovation inom robotteknik

    Lektion 10

    • 10.1 Integration av blockchain och robotteknik
    • 10.2 Kvantberäkning och dess potential

  11. Utforska AI med robotiserad processautomation

    Lektion 11

    • 11.1 Att förstå robotiserad processautomation och dess användningsområden
    • 11.2 Populära RPA-verktyg och deras funktioner
    • 11.3 Integrera AI med RPA

  12. AI-etik, säkerhet och policy

    Lektion 12

    • 12.1 Etiska överväganden inom AI och robotteknik
    • 12.2 Säkerhetsstandarder för AI-drivna robotar
    • 12.3 Diskussion: Att navigera AI-policyer och regleringar

  13. Innovationer och framtida trender inom AI och robotteknik

    Lektion 13

    • 13.1 Senaste innovationerna inom robotteknik och AI
    • 13.2 Framtiden för arbete och samhälle: Påverkan av AI och robotteknik

  14. AI-agenter för robotik

    Valfri modul

    • 1. Vad är AI-agenter
    • 2. Nyckelförmågor hos AI-agenter inom robotik
    • 3. Applikationer och trender för AI-agenter inom robotik
    • 4. Hur fungerar en AI-agent
    • 5. Kärnegenskaper hos AI-agenter
    • 6. Framtiden för AI-agenter inom robotteknik
    • 7. Typer av AI-agenter
AI-ingenjör

Vem bör anmäla sig till detta program?

Robotikingenjörer: Förbättra designen av robotiska system och automatisering med hjälp av AI.

Maskiningenjörer: Tillämpa AI för att förbättra robotars prestanda inom produktion och tillverkning.

AI-specialister: Förbättra intelligensen och självständigheten hos robotiska system med AI.

IT-specialister & systemintegratörer: Implementera AI-drivna lösningar för att optimera robotikinfrastruktur och kommunikation.

Starta kursen nu

Industritillväxt

Drivande datadriven innovation över sektorer

  • Den globala marknaden för AI-robotik förväntas växa med en CAGR på 39,1 % från 2023 till 2030. (Källa: Grand View Research)
  • AI-drivna robotar förvandlar tillverkning, hälsovård och logistik, vilket förbättrar automatisering och effektivitet.
  • Användningen av AI-drivna robotar ökar, vilket möjliggör realtidsövervakning och självständiga operationer.
  • AI-automation är avgörande inom industrier som bilindustrin och flygindustrin, och bidrar till ökad produktivitet, säkerhet och kostnadseffektivitet.
  • Robotik med AI revolutionerar sektorer som jordbruk, hälsovård och lagerhantering, och optimerar processer och beslutsfattande.

Mer information

Förkunskapskrav

  • Grundläggande förståelse för koncepten inom artificiell intelligens (AI); inga avancerade tekniska färdigheter krävs.
  • Viljan att utforska innovativa idéer och effektivt använda AI-verktyg.
  • Förmågan att tänka kritiskt och bedöma effekten av AI- och robotteknik.
  • Förberedelse för att hantera verkliga problem med AI-tekniker.

Provuppgifter

  • Varaktighet: 90 minuter
  • Godkänd: 70% (35/50)
  • Format: 50 flervalsfrågor/flervalsvar
  • Leveransmetod: Online via övervakad examinationssplattform (flexibel schemaläggning)
  • Språk: Svenska

Licensiering och ackreditering

Denna kurs erbjuds av AVC enligt Partnerprogramavtalet och uppfyller kraven i Licensavtalet.

Aktiepolicy

AVC tillhandahåller inte anpassningar på grund av en funktionsnedsättning eller medicinskt tillstånd hos några studenter. Kandidater uppmuntras att kontakta AVC för vägledning och stöd under anpassningsprocessen.


Vanliga frågor

Behöver du en företagslösning eller integration av LMS?

Hittade du inte kursen eller programmet som skulle passa för ditt företag? Behöver du LMS-integration? Skriv till oss! Vi löser det!