Cursos de IA Física em Gaia

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Gaia (online ou presencial), é direcionada a participantes de nível iniciante a intermediário que desejam explorar os aspectos éticos, legais e de governança do desenvolvimento de IA Física.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os desafios éticos associados à IA Física.
• Identificar os principais quadros de governança e regulamentações.
• Desenvolver estratégias para o desenvolvimento responsável de IA.
• Analisar estudos de caso de dilemas éticos na implantação de IA.

Esta formação ao vivo com instrutor em Gaia (online ou presencial) destina-se a participantes de nível intermediário que desejam explorar o papel dos robôs colaborativos (cobots) e outros sistemas de IA centrados no ser humano nos ambientes de trabalho modernos.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

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

Esta formação ao vivo e ministrada por instrutor em Gaia (online ou presencial) é direcionada a participantes de nível intermediário que desejam explorar a aplicação da Inteligência Artificial Física (Physical AI) em ambientes industriais, desde a concepção até a implementação.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais da Inteligência Artificial Física e seu papel na inovação industrial.
• Projetar e simular sistemas físicos dirigidos por IA para a manufatura e logística.
• Implementar tecnologias de Inteligência Artificial Física para otimizar fluxos de trabalho e processos.
• Avaliar a viabilidade e escalabilidade das aplicações de Inteligência Artificial Física.
• Navegar desafios na integração da Inteligência Artificial Física em sistemas industriais existentes.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Gaia (online ou presencial), é destinada a profissionais avançados que desejam aprofundar seu conhecimento no design, programação e implantação de sistemas autônomos avançados.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projetar sistemas robóticos avançados com capacidades autônomas.
• Implementar modelos de IA de ponta para tomada de decisões e controle.
• Integrar e otimizar dados de sensores em tempo real para desempenho aprimorado.
• Utilizar ferramentas avançadas de simulação para teste e validação do sistema.
• Enfrentar desafios complexos na automação e implantação.

Este treinamento ao vivo, com instrutor, em Gaia (online ou presencial), é direcionado a participantes de nível intermediário que desejam aprimorar suas habilidades no design, programação e implantação de sistemas robóticos inteligentes para automação e além.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios da IA Física e suas aplicações em robótica e automação.
• Projetar e programar sistemas robóticos inteligentes para ambientes dinâmicos.
• Implementar modelos de IA para tomada de decisão autônoma em robôs.
• Utilizar ferramentas de simulação para testes e otimização robótica.
• Abordar desafios como fusão de sensores, processamento em tempo real e eficiência energética.

Esta formação ao vivo e ministrada por um instrutor em Gaia (online ou presencial) é voltada para participantes de nível iniciante que desejam explorar os fundamentos da IA Física, incluindo seus componentes, processo de desenvolvimento e implementação prática de máquinas inteligentes básicas.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios e aplicações potenciais da IA Física.
• Projetar e prototipar sistemas robóticos simples impulsionados por inteligência artificial.
• Implementar algoritmos básicos de IA para percepção e tomada de decisão de máquina.
• Navegar e usar ferramentas como ROS para o desenvolvimento robótico.
• Integrar hardware e software para construir máquinas inteligentes funcionais.