Cursos de Physical AI en Michigan

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Michigan (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel principiante a intermedio que deseen explorar los aspectos éticos, legales y de gobernanza del desarrollo Physical AI.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los desafíos éticos asociados con Physical AI.
• Identifique los marcos y regulaciones clave de gobernanza.
• Desarrollar estrategias para el desarrollo responsable de la IA.
• Analice estudios de casos de dilemas éticos en la implementación de IA.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Michigan (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que deseen explorar el papel de los robots colaborativos (cobots) y otros sistemas de IA centrados en el ser humano en los lugares de trabajo modernos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la Human-Centric Physical AI y sus aplicaciones.
• Explore el papel de los robots colaborativos en la mejora de la productividad en el lugar de trabajo.
• Identifique y aborde los desafíos en las interacciones hombre-máquina.
• Diseñe flujos de trabajo que optimicen la colaboración entre humanos y sistemas impulsados por IA.
• Promover una cultura de innovación y adaptabilidad en los lugares de trabajo integrados en IA.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Michigan (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que deseen explorar la aplicación de Physical AI en entornos industriales, desde la conceptualización hasta la implementación.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos básicos de Physical AI y su papel en la innovación industrial.
• Diseñe y simule sistemas físicos impulsados por IA para la fabricación y la logística.
• Implementar Physical AI tecnologías para optimizar los flujos de trabajo y los procesos.
• Evaluar la viabilidad y escalabilidad de las Physical AI aplicaciones.
• Sortear los desafíos de la integración Physical AI en los sistemas industriales existentes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Michigan (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean profundizar su experiencia en el diseño, programación e implementación de sistemas autónomos avanzados.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñe sistemas robóticos avanzados con capacidades autónomas.
• Implemente modelos de IA de última generación para la toma de decisiones y el control.
• Integre y optimice los datos de los sensores en tiempo real para mejorar el rendimiento.
• Utilice herramientas de simulación avanzadas para pruebas y validaciones de sistemas.
• Aborde los desafíos complejos de la automatización y la implementación.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Michigan (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que deseen mejorar sus habilidades en el diseño, la programación y la implementación de sistemas robóticos inteligentes para la automatización y más allá.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de Physical AI y sus aplicaciones en robótica y automatización.
• Diseñar y programar sistemas robóticos inteligentes para entornos dinámicos.
• Implementar modelos de IA para la toma de decisiones autónomas en robots.
• Aproveche las herramientas de simulación para las pruebas robóticas y la optimización.
• Aborde desafíos como la fusión de sensores, el procesamiento en tiempo real y la eficiencia energética.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Michigan (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel principiante que deseen explorar los fundamentos de Physical AI, incluidos sus componentes, el proceso de desarrollo y la implementación práctica de máquinas inteligentes básicas.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y las posibles aplicaciones de Physical AI.
• Diseñar y prototipar sistemas robóticos sencillos impulsados por IA.
• Implemente algoritmos básicos de IA para la percepción de las máquinas y la toma de decisiones.
• Navegue y utilice herramientas como ROS para el desarrollo de robótica.
• Integre hardware y software para crear máquinas inteligentes funcionales.