Curso de Edge AI para Robôs: TinyML, Inferência no Dispositivo e Otimização

Inteligência Artificial (IA) para Robótica combina aprendizado de máquina, sistemas de controle e fusão de sensores para criar máquinas inteligentes capazes de perceber, raciocinar e agir de forma autônoma. Através de ferramentas modernas como ROS 2, TensorFlow e OpenCV, engenheiros agora podem projetar robôs que navegam, planejam e interagem com ambientes do mundo real de forma inteligente.

Esta formação guiada por instrutor (online ou presencial) é voltada para engenheiros de nível intermediário que desejam desenvolver, treinar e implantar sistemas robóticos impulsionados pela IA usando tecnologias e frameworks open-source atuais.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Usar Python e ROS 2 para construir e simular comportamentos robóticos.
• Implementar filtros de Kalman e Particle Filters para localização e rastreamento.
• Aplique técnicas de visão computacional usando OpenCV para percepção e detecção de objetos.
• Use TensorFlow para previsão de movimento e controle baseado em aprendizado.
• Integre SLAM (Localização e Mapeamento Simultâneos) para navegação autônoma.
• Desenvolva modelos de aprendizado por reforço para melhorar a tomada de decisões robóticas.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Implementação prática usando ROS 2 e Python.
• Exercícios práticos com ambientes robóticos simulados e reais.

Opções de Personalização do Curso

Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Neste treinamento ao vivo com instrutor em Portugal (online ou presencial), os participantes aprenderão as diferentes tecnologias, frameworks e técnicas para programar diversos tipos de robôs a serem utilizados no campo da tecnologia nuclear e sistemas ambientais.

O curso de 6 semanas é realizado 5 dias por semana. Cada dia tem duração de 4 horas e consiste em palestras, discussões e desenvolvimento de robôs práticos em um ambiente de laboratório vivo. Os participantes completarão vários projetos do mundo real aplicáveis ao seu trabalho para praticar o conhecimento adquirido.

O hardware alvo deste curso será simulado em 3D através de software de simulação. O framework open-source ROS (Robot Operating System), C++ e Python serão utilizados para programar os robôs.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos-chave usados em tecnologias robóticas.
• Compreender e gerenciar a interação entre software e hardware em um sistema robótico.
• Compreender e implementar os componentes de software que sustentam a robótica.
• Construir e operar um robô mecânico simulado que possa ver, sentir, processar, navegar e interagir com humanos através da voz.
• Compreender os elementos necessários de inteligência artificial (aprendizado de máquina, aprendizado profundo, etc.) aplicáveis à construção de um robô inteligente.
• Implementar filtros (Kalman e Particle) para permitir que o robô localize objetos em movimento no seu ambiente.
• Implementar algoritmos de busca e planejamento de movimentos.
• Implementar controles PID para regular o movimento do robô dentro de um ambiente.
• Implementar algoritmos SLAM para permitir que o robô mapeie um ambiente desconhecido.
• Estender a capacidade do robô para realizar tarefas complexas através do aprendizado profundo.
• Testar e solucionar problemas de um robô em cenários realistas.

Neste treinamento ao vivo, conduzido por um instrutor em Portugal (online ou presencial), os participantes aprenderão as diferentes tecnologias, frameworks e técnicas para programar diversos tipos de robôs a serem utilizados na área de tecnologia nuclear e sistemas ambientais.

O curso de 4 semanas é realizado de segunda à sexta. Cada dia tem duração de 4 horas e consiste em palestras, discussões e desenvolvimento prático de robôs em um ambiente de laboratório ao vivo. Os participantes completarão vários projetos do mundo real aplicáveis ao seu trabalho para praticar o conhecimento adquirido.

O hardware alvo deste curso será simulado em 3D por meio de software de simulação. Em seguida, o código será carregado no hardware físico (Arduino ou outro) para testes finais de implantação. O framework open-source ROS (Robot Operating System), C++ e Python serão utilizados para programar os robôs.

Ao final deste treinamento, os participantes poderão:

• Entender os conceitos-chave usados em tecnologias de robótica.
• Entender e gerenciar a interação entre software e hardware em um sistema robótico.
• Compreender e implementar os componentes de software que sustentam a robótica.
• Construir e operar um robô mecânico simulado capaz de ver, sentir, processar, navegar e interagir com humanos através da voz.
• Entender os elementos necessários da inteligência artificial (aprendizado de máquina, aprendizado profundo etc.) aplicáveis à construção de um robô inteligente.
• Implementar filtros (Kalman e Particle) para permitir que o robô localize objetos em movimento no seu ambiente.
• Implementar algoritmos de busca e planejamento de movimento.
• Implementar controles PID para regular os movimentos do robô dentro de um ambiente.
• Implementar algoritmos SLAM para permitir que o robô mapeie um ambiente desconhecido.
• Testar e solucionar problemas em cenários realistas com o robô.

ROS 2 (Robot Operating System 2) é um framework de código aberto projetado para suportar o desenvolvimento de aplicações robóticas complexas e escaláveis.

Este treinamento ministrado por instrutor, ao vivo (online ou presencial), é voltado para engenheiros e desenvolvedores de robótica de nível intermediário que desejam implementar navegação autônoma e SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) usando ROS 2.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ROS 2 para aplicações de navegação autônoma.
• Implementar algoritmos SLAM para mapeamento e localização.
• Integrar sensores como LiDAR e câmeras com ROS 2.
• Simular e testar a navegação autônoma no Gazebo.
• Implantar stacks de navegação em robôs físicos.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Prática hands-on usando ferramentas e ambientes de simulação do ROS 2.
• Implementação e teste em laboratório ao vivo em robôs virtuais ou físicos.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

O Azure Bot Service combina o poder do Microsoft Bot Framework e as funções do Azure para permitir o desenvolvimento rápido de bots inteligentes.

Neste treinamento presencial, conduzido por um instrutor, os participantes aprenderão a criar facilmente um bot inteligente usando o Microsoft Azure.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aprender os fundamentos dos bots inteligentes
• Aprender como criar bots inteligentes usando aplicativos em nuvem
• Entender como usar o Microsoft Bot Framework, o Bot Builder SDK e o Azure Bot Service
• Entender como projetar bots usando padrões de bot
• Desenvolver seu primeiro bot inteligente usando o Microsoft Azure

Público-alvo

• Desenvolvedores
• Hobbyistas
• Engenheiros
• Profissionais de TI

Formato do curso

• Parte aula, parte discussão, exercícios e muita prática hands-on

O OpenCV é uma biblioteca de visão computacional de código aberto que permite o processamento de imagens em tempo real, enquanto os frameworks de aprendizado profundo, como TensorFlow, fornecem as ferramentas para a percepção e tomada de decisões inteligentes em sistemas robóticos.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para engenheiros de robótica de nível intermediário, praticantes de visão computacional e engenheiros de aprendizado de máquina que desejam aplicar técnicas de visão computacional e aprendizado profundo para a percepção e autonomia robóticas.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implementar pipelines de visão computacional usando OpenCV.
• Integrar modelos de aprendizado profundo para detecção e reconhecimento de objetos.
• Usar dados baseados em visão para controle e navegação robótica.
• Combinar algoritmos clássicos de visão com redes neurais profundas.
• Implantar sistemas de visão computacional em plataformas embarcadas e robóticas.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Prática hands-on usando OpenCV e TensorFlow.
• Implementação em laboratório ao vivo em sistemas robóticos simulados ou físicos.

Opções de Customização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Um bot ou chatbot é como um assistente de computador que é usado para automatizar as interacções do utilizador em várias plataformas de mensagens e fazer as coisas mais rapidamente sem a necessidade de os utilizadores falarem com outro humano.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como começar a desenvolver um bot à medida que avançam na criação de chatbots de amostra usando ferramentas e estruturas de desenvolvimento de bots.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os diferentes usos e aplicações de bots
• Compreender o processo completo no desenvolvimento de bots
• Explore as diferentes ferramentas e plataformas usadas na construção de bots
• Construir um chatbot de amostra para Facebook Messenger
• Crie um chatbot de amostra usando Microsoft Bot Framework

Público-alvo

• Desenvolvedores interessados em criar seu próprio bot

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

Este treinamento presencial, conduzido por um instrutor em Portugal (online ou no local), é destinado a participantes de nível intermediário que desejam explorar o papel dos robôs colaborativos (cobots) e outros sistemas de IA centrados no ser humano em ambientes de trabalho modernos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da IA Física Centrada no Ser Humano e suas aplicações.
• Explorar o papel dos robôs colaborativos na melhoria da produtividade do ambiente de trabalho.
• Identificar e abordar desafios nas interações entre humanos e máquinas.
• Desenvolver fluxos de trabalho que otimizem a colaboração entre humanos e sistemas impulsionados por IA.
• Promover uma cultura de inovação e adaptabilidade em ambientes de trabalho integrados com IA.

Este treinamento presencial com instrutor em Portugal (online ou no local) destina-se a engenheiros que desejam entender as aplicações da inteligência artificial em sistemas mecatrônicos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Obter uma visão geral da inteligência artificial, aprendizado de máquina e inteligência computacional.
• Compreender os conceitos de redes neurais e diferentes métodos de aprendizado.
• Escolher abordagens de inteligência artificial efetivamente para problemas reais.
• Implementar aplicações de IA na engenharia mecatrônica.

Esta formação presencial em tempo real (online ou no local) está direcionada a engenheiros de robótica avançados e pesquisadores de IA que desejam utilizar IA Multimodal para integrar diversos dados sensoriais, criando robôs mais autônomos e eficientes capazes de ver, ouvir e tocar.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implementar sensores multimodais em sistemas robóticos.
• Desenvolver algoritmos de IA para fusão sensorial e tomada de decisões.
• Criar robôs capazes de realizar tarefas complexas em ambientes dinâmicos.
• Enfrentar desafios no processamento de dados em tempo real e atuação.

Este treinamento presencial, conduzido por instrutor em Portugal (online ou no local), é voltado para participantes de nível intermediário que desejam aprimorar suas habilidades em projetar, programar e implantar sistemas robóticos inteligentes para automação e além.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entender os princípios do AI Físico e suas aplicações em robótica e automação.
• Projetar e programar sistemas robóticos inteligentes para ambientes dinâmicos.
• Implementar modelos de IA para tomada de decisões autônomas em robôs.
• Utilizar ferramentas de simulação para testes e otimização de robôs.
• Abordar desafios como fusão de sensores, processamento em tempo real e eficiência energética.

O aprendizado por reforço (RL) é um paradigma de aprendizado de máquina no qual agentes aprendem a tomar decisões interagindo com um ambiente. Em robótica, o RL permite que sistemas autônomos desenvolvam capacidades adaptativas de controle e tomada de decisão através da experiência e do feedback.

Este treinamento conduzido por instrutores (online ou presencial) é voltado para engenheiros avançados em aprendizado de máquina, pesquisadores de robótica e desenvolvedores que desejam projetar, implementar e implantar algoritmos de aprendizado por reforço em aplicações robóticas.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e a matemática do aprendizado por reforço.
• Implementar algoritmos de RL como Q-learning, DDPG e PPO.
• Integrar RL com ambientes de simulação robótica usando OpenAI Gym e ROS 2.
• Treinar robôs para realizar tarefas complexas autonomamente através de tentativas e erros.
• Otimizar o desempenho do treinamento usando frameworks de aprendizado profundo como PyTorch.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Implementação prática usando Python, PyTorch e OpenAI Gym.
• Exercícios práticos em ambientes robóticos simulados ou físicos.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Robótica Segura e Explicável é um treinamento abrangente focado na segurança, verificação e governança ética dos sistemas robóticos. O curso conecta teoria e prática explorando metodologias de casos de segurança, análise de riscos e abordagens de IA explicável que tornam a tomada de decisões robóticas transparente e confiável. Os participantes aprenderão como garantir a conformidade, verificar comportamentos e documentar a garantia de segurança em conformidade com normas internacionais.

Este treinamento ministrado por instrutor (online ou presencial) é direcionado a profissionais intermediários que desejam aplicar princípios de verificação, validação e explicabilidade para garantir o deploy seguro e ético de sistemas robóticos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Desenvolver e documentar casos de segurança para sistemas robóticos e autônomos.
• Aplicar técnicas de verificação e validação em ambientes de simulação.
• Compreender os frameworks de IA explicável para a tomada de decisões robóticas.
• Integrar princípios de segurança e ética no design e operação do sistema.
• Comunicar requisitos de segurança e transparência aos interessados.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Exercícios práticos de simulação e análise de segurança.
• Estudos de casos de aplicações reais em robótica.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Um robô inteligente é um sistema Artificial Intelligence (AI) que pode aprender com o seu ambiente e a sua experiência e desenvolver as suas capacidades com base nesse conhecimento. Os robôs inteligentes Smart Robots podem colaborar com os seres humanos, trabalhando ao seu lado e aprendendo com o seu comportamento. Além disso, têm capacidade para realizar não só trabalho manual, mas também tarefas cognitivas. Para além dos robôs físicos, os Smart Robots também podem ser puramente baseados em software, residindo num computador como uma aplicação de software sem partes móveis ou interação física com o mundo.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão as diferentes tecnologias, estruturas e técnicas para programar diferentes tipos de Smart Robots mecânicos e, em seguida, aplicarão esse conhecimento para concluir seus próprios projetos de robôs inteligentes.

O curso está dividido em 4 secções, cada uma consistindo em três dias de palestras, discussões e desenvolvimento de robôs práticos num ambiente de laboratório ao vivo. Cada secção será concluída com um projeto prático para permitir aos participantes praticar e demonstrar os conhecimentos adquiridos.

O hardware alvo para este curso será simulado em 3D através de software de simulação. A estrutura de código aberto ROS (Robot Operating System), C++ e Python será usada para programar os robôs.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os principais conceitos utilizados nas tecnologias robóticas
• Compreender e gerir a interação entre software e hardware num sistema robótico
• Compreender e implementar os componentes de software que sustentam Smart Robots
• Construir e operar um Robô Inteligente mecânico simulado que pode ver, sentir, processar, agarrar, navegar e interagir com humanos através da voz
• Alargar a capacidade de um Robô Inteligente para executar tarefas complexas através de Deep Learning
• Testar e resolver problemas de um Robô Inteligente em cenários realistas

Público

• Programadores
• Engenheiros

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

Nota

• Para personalizar qualquer parte deste curso (linguagem de programação, modelo de robô, etc.), contacte-nos para combinar.

Smart Robotics é a integração de inteligência artificial em sistemas robóticos para melhorar a percepção, tomada de decisões e controle autônomo.

Este treinamento conduzido por instrutores (presencial ou online) é direcionado a engenheiros robóticos de nível avançado, integradores de sistemas e líderes de automação que desejam implementar percepção, planejamento e controle orientados por IA em ambientes de fabricação inteligente.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entender e aplicar técnicas de IA para percepção robótica e fusão de sensores.
• Desenvolver algoritmos de planejamento de movimento para robôs colaborativos e industriais.
• Implementar estratégias de controle baseadas em aprendizado para tomada de decisões em tempo real.
• Integrar sistemas robóticos inteligentes em fluxos de trabalho de fábrica inteligente.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação pratica em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.