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AI+ Robotics™ - eLearning (Prüfung inbegriffen)
AI & Machine Learning
Data Analysis

AI+ Robotics™ - eLearning (Prüfung inbegriffen)

448,00 EUR

  • 40 hours
eLearning

Die Zertifizierung für KI+ Robotik bietet eine umfassende Erkundung der Schnittstelle zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) und Robotik. Sie ist auf Fachleute zugeschnitten, die in diesem Bereich hervorragende Leistungen erbringen möchten, und umfasst grundlegende Konzepte, fortgeschrittene Techniken des Deep Learning (DL) und des Reinforcement Learning (RL), die speziell auf die Robotik angewendet werden.

Hauptmerkmale

Sprache

Kurs und Material auf Englisch

Niveau

Mittleres Niveau (Kategorie: KI+ Technik)

1 Jahr Plattformzugang

und Virtual Hands-on Lab inbegriffen

40 Stunden Videounterricht & Multimedia

Empfehlung von 50 Stunden Lernzeit

Material

Video, PDF-Material, Audio-eBook, Podcasts, Quizze und Bewertungen.

Prüfung

Online-überwachtes Examen mit einer kostenlosen Wiederholungsprüfung

Zertifikat

Zertifikat über die Teilnahme inbegriffen. Ein Jahr gültig

Werkzeuge, die Sie meistern werden

OpenAI Gym, GreyOrange, Neurala, Dialogflow

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Über den Kurs

Gestalte das Morgen mit intelligenter Robotik

  • KI-gesteuerte Automatisierung: Implementierung von KI in Deep Learning, Reinforcement Learning und intelligenten Robotersystemen
  • Praktische Anwendungen: Arbeit mit autonomen Systemen und intelligenten Agenten
  • Ethische Innovation: Erlernen Sie verantwortungsvolle KI-Praktiken und branchenorientierte Strategien
  • Praktische Erfahrung: Entwerfen, optimieren und implementieren Sie reale Robotiklösungen

Das Programm legt den Schwerpunkt auf autonome Systeme, intelligente Agenten und generative KI, wobei Theorie mit praktischen Übungen und realen Fallstudien kombiniert wird. Ethische Überlegungen und politische Rahmenbedingungen sind enthalten, um einen verantwortungsvollen Einsatz von KI zu fördern. Nach Abschluss erlangen die Teilnehmer das Wissen und die praktischen Fähigkeiten, die erforderlich sind, um Innovationen voranzutreiben und ethische Herausforderungen in der KI-gesteuerten Robotik zu meistern.


Warum diese Zertifizierung wichtig ist

Unternehmen suchen zertifizierte Fachkräfte, um KI in die Robotik zu integrieren, was die Automatisierung und betriebliche Effizienz steigert.

KI-Robotik

Lernergebnisse

Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:

Algorithmusentwicklung & Implementierung

Erlangen Sie Expertise im Bereich des Deep Learnings und des Reinforcement Learnings, um intelligente, adaptive Robotersysteme zu entwickeln.

Generative KI für Robotik

Wenden Sie generative KI-Techniken an, um Robotern zu ermöglichen, innovative Lösungen für verschiedene Herausforderungen zu generieren.

Mensch-Roboter-Interaktion

Nutzen Sie NLP und andere Werkzeuge, um die Kommunikation zwischen Menschen und Robotern zu verbessern.

Praktische Anwendungen der Robotik

Sammeln Sie praktische Erfahrung, indem Sie KI auf echte Robotikprojekte anwenden.

Kurszeitplan

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  1. Einführung in die Robotik und künstliche Intelligenz (KI)

    Lektion 1

    • 1.1 Übersicht der Robotik: Einführung, Geschichte, Entwicklung und Einfluss
    • 1.2 Einführung in die Künstliche Intelligenz (KI) in der Robotik
    • 1.3 Grundlagen des maschinellen Lernens (ML) und des tiefen Lernens
    • 1.4 Rolle der neuronalen Netze in der Robotik

  2. Verständnis der Mechanik von KI und Robotik

    Lektion 2

    • 2.1 Komponenten von KI-Systemen und Robotik
    • 2.2 Tiefgehende Betrachtung von Sensoren, Aktuatoren und Steuerungssystemen
    • 2.3 Erforschung von maschinellem Lernen in der Robotik

  3. Autonome Systeme und intelligente Agenten

    Lektion 3

    • 3.1 Einführung in autonome Systeme
    • 3.2 Bausteine intelligenter Agenten
    • 3.3 Fallstudien: Autonome Fahrzeuge und Industrieroboter
    • 3.4 Schlüsselplattformen für die Entwicklung: ROS (Robot Operating System)

  4. Entwicklungsframeworks für KI und Robotik

    Lektion 4

    • 4.1 Python für Robotik und maschinelles Lernen
    • 4.2 TensorFlow und PyTorch für KI in der Robotik
    • 4.3 Einführung in andere wesentliche Frameworks

  5. Deep-Learning-Algorithmen in der Robotik

    Lektion 5

    • 5.1 Verständnis von Deep Learning: Neuronale Netze, CNNs
    • 5.2 Robotische Sehsysteme: Objekterkennung, -erkennung
    • 5.3 Praktische Sitzung: Training eines CNN für Objekterkennung
    • 5.4 Anwendungsfall: Präzisionsfertigung mit robotergestützter Sicht

  6. Verstärkungslernen in der Robotik

    Lektion 6

    • 6.1 Grundlagen des Reinforcement Learning (RL)
    • 6.2 Implementierung von RL-Algorithmen für die Robotik
    • 6.3 Praktische Sitzung: Entwicklung von RL-Modellen für Roboter
    • 6.4 Anwendungsfall: Optimierung von Lagerbetriebsabläufen mit RL

  7. Generative KI für robotische Kreativität

    Lektion 7

    • 7.1 Erkundung generativer KI: GANs und Anwendungen
    • 7.2 Kreative Roboter: Design, Erstellung und Innovation
    • 7.3 Praktische Sitzung: Erzeugung neuartiger Entwürfe für die Robotik
    • 7.4 Anwendungsfall: Kundenspezifische Fertigung mit KI

  8. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) für die Mensch-Roboter-Interaktion

    Lektion 8

    • 8.1 Einführung in die NLP für Robotik
    • 8.2 Sprachgesteuerte Kontrollsysteme
    • 8.3 Praktische Übung: Erstellung einer sprachgesteuerten Roboter-Schnittstelle
    • 8.4 Fallstudie: Assistenzroboter im Gesundheitswesen

  9. Praktische Aktivitäten und Anwendungsfälle

    Lektion 9

    • 9.1 Praxis-Session-1: Erstellung von KI-Modellen für Objekterkennung mit Python-Programmierung
    • 9.2 Praxis-Session-2: Pfadplanung, Hindernisvermeidung und Lokalisierungsumsetzung mittels Python-Programmierung
    • 9.3 Praktische Übung-3: Implementierung eines PID-Reglers mittels Python-Programmierung
    • 9.4 Anwendungsfälle: Präzisionslandwirtschaft, automatisierte Montagelinien

  10. Aufkommende Technologien und Innovationen in der Robotik

    Lektion 10

    • 10.1 Integration von Blockchain und Robotik
    • 10.2 Quantencomputing und sein Potenzial

  11. Erkundung von KI mit robotergesteuerter Prozessautomatisierung

    Lektion 11

    • 11.1 Verständnis der robotergesteuerten Prozessautomatisierung und ihrer Anwendungsfälle
    • 11.2 Beliebte RPA-Tools und ihre Funktionen
    • 11.3 Integration von KI mit RPA

  12. KI-Ethik, Sicherheit und Politik

    Lektion 12

    • 12.1 Ethische Überlegungen in KI und Robotik
    • 12.2 Sicherheitsstandards für KI-gesteuerte Robotik
    • 12.3 Diskussion: Navigation durch KI-Richtlinien und -Vorschriften

  13. Innovationen und Zukunftstrends in KI und Robotik

    Lektion 13

    • 13.1 Neueste Innovationen in der Robotik und KI
    • 13.2 Zukunft der Arbeit und Gesellschaft: Auswirkungen von KI und Robotik

  14. KI-Agenten für Robotik

    Optionales Modul

    • 1. Was sind KI-Agenten
    • 2. Schlüsselkompetenzen von KI-Agenten in der Robotik
    • 3. Anwendungen und Trends für KI-Agenten in der Robotik
    • 4. Wie funktioniert ein KI-Agent
    • 5. Kernmerkmale von KI-Agenten
    • 6. Die Zukunft von KI-Agenten in der Robotik
    • 7. Arten von KI-Agenten
KI-Ingenieur

Wer sollte sich für dieses Programm einschreiben?

Robotikingenieure: Verbessern Sie das Design von Robotersystemen und die Automatisierung mithilfe von KI.

Maschinenbauingenieure: Setzen Sie KI ein, um die Leistung von Robotern in Produktion und Fertigung zu verbessern.

KI-Spezialisten: Verbessern Sie die Intelligenz und Autonomie von Robotersystemen mit KI.

IT-Spezialisten & Systemintegratoren: Setzen Sie KI-gesteuerte Lösungen ein, um die Robotikinfrastruktur und Kommunikation zu optimieren.

Beginnen Sie jetzt mit dem Kurs

Industriewachstum

Datengetriebene Innovationen in verschiedenen Sektoren vorantreiben

  • Es wird erwartet, dass der weltweite Markt für KI-Robotik von 2023 bis 2030 um eine CAGR von 39,1% wächst. (Quelle: Grand View Research)
  • KI-gesteuerte Robotik verändert die Fertigung, das Gesundheitswesen und die Logistik, indem sie Automatisierung und Effizienz verbessert.
  • Die Einführung von KI-gesteuerten Robotern nimmt zu, was Echtzeitüberwachung und autonome Operationen ermöglicht.
  • KI-Automatisierung ist in Industrien wie der Automobil- und Luftfahrtbranche entscheidend, da sie die Produktivität, Sicherheit und Kosteneffizienz steigert.
  • Robotik mit KI revolutioniert Bereiche wie Landwirtschaft, Gesundheitswesen und Lagerhaltung, indem sie Prozesse und Entscheidungsfindung optimiert.

Weitere Details

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Konzepten der Künstlichen Intelligenz (KI); keine fortgeschrittenen technischen Fähigkeiten erforderlich.
  • Bereitschaft, innovative Ideen zu erforschen und KI-Werkzeuge effektiv zu nutzen.
  • Fähigkeit, kritisch zu denken und die Auswirkungen von KI- und Robotertechnologien zu bewerten.
  • Bereitschaft, reale Probleme mit Hilfe von KI-Techniken zu bewältigen.

Prüfungsdetails

  • Dauer: 90 Minuten
  • Bestanden: 70% (35/50)
  • Format: 50 Multiple-Choice-/Mehrfachantwort-Fragen
  • Liefermethode: Online über eine überwachte Prüfungsplattform (flexible Terminplanung)
  • Sprache: Englisch

Lizenzierung und Akkreditierung

Dieser Kurs wird von AVC gemäß der Partnerprogramm-Vereinbarung angeboten und entspricht den Anforderungen der Lizenzvereinbarung.

Gleichstellungspolitik

AVC stellt aufgrund einer Behinderung oder medizinischen Erkrankung von Studierenden keine Unterkünfte zur Verfügung. Bewerber werden ermutigt, sich an AVC zu wenden, um während des Unterbringungsprozesses Anleitung und Unterstützung zu erhalten.


Häufig gestellte Fragen

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