Spezialisieren Sie sich auf Industrie 4.0, Automatisierung industrieller Prozesse, Planungsalgorithmen in der Robotik und viele weitere Inhalte, die von Robotik-Experten entwickelt wurden″

Es ist unbestritten, dass die Robotikden Fortschritt in der Industrie auf ein Niveau gehoben hat, das noch vor wenigen Jahren unvorstellbar war. Es ist bereits üblich, von Machine Learning oder künstlicher Intelligenz zu sprechen, Bereiche, in denen die Robotik sich ausbreiten kann, um fast futuristische Lösungen für alltägliche oder sogar medizinische Probleme zu bieten, mit robotischen Assistenten für komplexe Operationen.

All dies bietet professionellen Ingenieuren, die in diesem Bereich arbeiten, unbestreitbare Wachstumschancen, da sie eine Vielzahl von Bereichen und Projekten vorfinden, auf die sie ihre Karriere ausrichten können. Vom rein industriellen Bereich über Luft- und Raumfahrttechnologien bis hin zu internationalen Programmen kann eine entsprechende Spezialisierung im Bereich der Robotik für Ingenieure einen quantitativen und qualitativen Qualitätssprung in der eigenen beruflichen Laufbahn bedeuten.

Aus diesem Grund hat TECHfür diesen Studiengang ein ganzes Team von Spitzenkräften auf dem Gebiet der Robotik zusammengestellt, die über eine umfangreiche und nachgewiesene Erfahrung in zahlreichen internationalen Projekten von hohem Prestige verfügen und einen einwandfreien akademischen Werdegang vorweisen können. Gerade dieses Dozentenprofil bedeutet, dass der gesamte Inhalt des Studiums einen einzigartigen theoretisch-praktischen Ansatz hat, bei dem die Studenten nicht nur die neuesten Entwicklungen in der Robotik, der künstlichen Intelligenz und den Kommunikationssystemen kennenlernen, sondern auch die praktische Anwendung dieses Wissens in realen Arbeitsumgebungen.

Durch zahlreiche detaillierte Videos, ergänzende Lektüre, Videozusammenfassungen und Übungen zur Selbstbewertung erhalten die Ingenieure einen globalen und spezialisierten Überblick über den aktuellen Stand der Robotik und können ein Programm in ihren Lebenslauf aufnehmen, das sie zu einem wertvollen Aktivposten für jedes Unternehmen in diesem Sektor macht. Und das alles mit dem Vorteil, dass der private Masterstudiengang im eigenen Tempo absolviert werden kann, ohne an Vorlesungen teilnehmen oder feste Termine einhalten zu müssen. Der Unterricht findet zu 100% online statt und bietet die nötige Flexibilität, um ihn mit den anspruchsvollsten persönlichen und beruflichen Aktivitäten zu verbinden.

Nehmen Sie an einem Programm teil, bei dem Sie selbst entscheiden können, wie, wo und wann Sie das gesamte Kurspensum absolvieren, ohne dafür Ihr Privat- oder Berufsleben opfern zu müssen″

Dieser Privater Masterstudiengang in Robotik enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind: 

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für Robotik vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• Er enthält praktische Übungen, in denen der Selbstbewertungsprozess durchgeführt werden kann, um das Lernen zu verbessern
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Schreiben Sie sich jetzt ein und verpassen Sie nicht die Gelegenheit, die Anwendung der Robotik auf Technologien der virtuellen und erweiterten Realität, mit virtuellen Sensoren und gemischten Anwendungen in Mobiltelefonen zu vertiefen″

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen aus ihrer Arbeit in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten aus führenden Unternehmen und renommierten Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

Geben Sie Ihrer Karriere den nötigen Schub, indem Sie diesen privaten Masterstudiengang in Ihren Lebenslauf aufnehmen"

Beherrschen Sie die modernste und fortschrittlichste Robotik mit Themen, die sich ausschließlich mit visuellem SLAM, künstlichem Sehen und Visual Servoing befassen"

Das Ziel dieses Studiengangs ist es, dem Ingenieur die fundiertesten und aktuellsten Inhalte der Robotik zu vermitteln. Aus diesem Grund werden in den 10 umfangreichen Wissensmodulen, aus denen sich dieser private Masterstudiengang zusammensetzt, viele Bezüge zu realen Robotikfällen hergestellt. Diese Fälle wurden vom Dozententeam selbst entwickelt, damit der Ingenieur das Gelernte so praxisnah und schnell wie möglich in seine tägliche Arbeit integrieren kann.

Dank der fortschrittlichen Lehrmethodik von TECH sparen Sie viele Stunden Studienzeit, die Sie in die umfangreiche Bibliothek mit Multimedia-Inhalten investieren können, welche speziell für dieses Programm entwickelt wurde″

Allgemeine Ziele

• Entwickeln der mathematischen Grundlagen für die kinematische und dynamische Modellierung von Robotern
• Vertiefen des Einsatzes spezifischer Technologien für die Erstellung von Roboterarchitekturen, Robotermodellierung und -simulation
• Generieren von Fachwissen über Künstliche Intelligenz
• Entwickeln der in der industriellen Automatisierung am häufigsten verwendeten Technologien und Geräte
• Erkennen der Grenzen aktueller Techniken, um Engpässe bei Roboteranwendungen zu identifizieren

Spezifische Ziele

Modul 1. Robotik: Roboterdesign und -modellierung

• Vertiefen in die Anwendung der Gazebo-Simulationstechnologie
• Beherrschen der Anwendung der Robotermodellierungssprache URDF
• Entwickeln von Fachwissen in der Nutzung des Robot Operating System
• Modellieren und Simulieren von Manipulatorrobotern, mobilen Landrobotern, mobilen Flugrobotern und Modellieren und Simulieren von mobilen Robotern im Wasser

Modul 2. Intelligente Agenten. Anwendung von Künstlicher Intelligenz auf Roboter und Softbots

• Analysieren der biologischen Inspiration von Künstlicher Intelligenz und intelligenten Agenten
• Beurteilen des Bedarfs an intelligenten Algorithmen in der heutigen Gesellschaft
• Bestimmen der Anwendungen von fortgeschrittenen Techniken der Künstlichen Intelligenz auf intelligente Agenten
• Aufzeigen der engen Verbindung zwischen Robotik und Künstlicher Intelligenz
• Ermitteln der Bedürfnisse und Herausforderungen der Robotik, die mit intelligenten Algorithmen gelöst werden können
• Entwickeln konkreter Implementierungen von Algorithmen der Künstlichen Intelligenz
• Identifizieren der Algorithmen der Künstlichen Intelligenz, die sich in der heutigen Gesellschaft etabliert haben, und ihre Auswirkungen auf das tägliche Leben

Modul 3. Robotik in Industrieller Prozessautomatisierung

• Analysieren des Einsatzes, der Anwendungen und der Grenzen von industriellen Kommunikationsnetzwerken
• Festlegen von Maschinensicherheitsstandards für eine korrekte Konstruktion
• Entwickeln von sauberen und effizienten Programmiertechniken in SPSs
• Vorschlagen neuer Wege zur Organisation von Operationen unter Verwendung von Zustandsautomaten
• Demonstrieren der Implementierung von Kontrollparadigmen in realen SPS-Anwendungen
• Besitzen von grundlegendem Wissen über den Entwurf von pneumatischen und hydraulischen Installationen in der Automatisierung
• Identifizieren der wichtigsten Sensoren und Aktoren in der Robotik und Automatisierung

Modul 4. Automatische Steuerungssysteme in der Robotik

• Erwerben von Fachwissen für den Entwurf von nichtlinearen Controllern
• Analysieren und Studieren von Steuerungsproblemen
• Beherrschen von Steuerungsmodellen
• Entwerfen von nichtlinearen Controllern für Robotersysteme
• Implementieren von Controllern und Auswerten dieser in einem Simulator
• Identifizieren der verschiedenen bestehenden Steuerungsarchitekturen
• Untersuchen der Grundlagen der Bildverarbeitungssteuerung
• Entwickeln der fortschrittlichsten Steuerungstechniken wie prädiktive Steuerung oder auf maschinellem Lernen basierende Steuerung

Modul 5. Algorithmen zur Roboterplanung

• Bestimmen der verschiedenen Arten von Planungsalgorithmen
• Analysieren der Komplexität der Bewegungsplanung in der Robotik
• Entwickeln von Techniken zur Umgebungsmodellierung
• Untersuchen der Vor- und Nachteile der verschiedenen Planungstechniken
• Analysieren zentralisierter und verteilter Algorithmen für die Roboterkoordination
• Identifizieren der verschiedenen Elemente der Entscheidungstheorie
• Vorschlagen von Lernalgorithmen zur Lösung von Entscheidungsproblemen

Modul 6. Maschinelle Bildverarbeitungstechniken in der Robotik: Bildverarbeitung und -analyse

• Analysieren und Verstehen der Bedeutung von Bildverarbeitungssystemen in der Robotik
• Bestimmen der Eigenschaften der verschiedenen Wahrnehmungssensoren, um die am besten geeigneten Sensoren für die jeweilige Anwendung auszuwählen
• Bestimmen der Techniken, mit denen Informationen aus Sensordaten extrahiert werden können
• Anwenden von Werkzeugen zur Verarbeitung visueller Informationen
• Entwerfen digitaler Bildverarbeitungsalgorithmen
• Analysieren und Vorhersagen der Auswirkungen von Parameteränderungen auf die Algorithmusleistung
• Evaluieren und Validieren der entwickelten Algorithmen anhand der Ergebnisse

Modul 7. Visuelle Wahrnehmungssysteme für Roboter mit maschinellem Lernen

• Beherrschen der Techniken des maschinellen Lernens, die heute im akademischen Bereich und in der Industrie am häufigsten eingesetzt werden
• Vertiefen in die Architekturen neuronaler Netze, um sie effektiv auf reale Probleme anzuwenden
• Wiederverwenden bestehender neuronaler Netze in neuen Anwendungen mit Hilfe von Transfer Learning
• Identifizieren neuer Anwendungsbereiche für generative neuronale Netze
• Analysieren des Einsatzes von Lerntechniken in anderen Bereichen der Robotik wie Lokalisierung und Kartierung
• Entwickeln aktueller Technologien in der Cloud, um auf neuronalen Netzen basierende Technologien zu schaffen
• Untersuchen des Einsatzes von Bildverarbeitungs-Lernsystemen in realen und eingebetteten Systemen

Modul 8. Visuelle SLAM. Simultane Positionsbestimmung und Kartierung von Robotern mit Hilfe von Computer Vision Techniken

• Spezifizieren der Grundstruktur eines Systems zur gleichzeitigen Lokalisierung und Kartierung (SLAM)
• Identifizieren der grundlegenden Sensoren, die bei der gleichzeitigen Lokalisierung und Kartierung (Visual SLAM) verwendet werden
• Bestimmen der Grenzen und Möglichkeiten von visuellem SLAM
• Erarbeiten der Grundbegriffe der projektiven und epipolaren Geometrie, um Bildprojektionsprozesse zu verstehen
• Identifizieren der wichtigsten visuellen SLAM-Technologien: Gauß-Filterung, Optimierung und Erkennung von Schleifenschlüssen
• Detailliertes Beschreiben, wie die wichtigsten visuellen SLAM-Algorithmen im Detail funktionieren
• Analysieren, wie man die Anpassung und Parametrisierung von SLAM-Algorithmen durchführt

Modul 9. Anwendung von Technologien der virtuellen und erweiterten Realität auf die Robotik

• Bestimmen des Unterschieds zwischen den verschiedenen Arten von Realitäten
• Analysieren der aktuellen Standards für die Modellierung virtueller Elemente
• Untersuchen der am häufigsten verwendeten Peripheriegeräte in immersiven Umgebungen
• Definieren geometrischer Modelle von Robotern
• Bewerten von Physik-Engines für die dynamische und kinematische Modellierung von Robotern
• Entwickeln von Virtual Reality- und Augmented Reality-Projekten

Modul 10. Roboterkommunikation und Interaktionssysteme

• Analysieren von aktuellen Strategien zur Verarbeitung natürlicher Sprache: heuristisches, stochastisches, auf neuronalen Netzen basierendes, verstärkungsbasiertes Lernen
• Bewerten der Vorteile und Schwächen der Entwicklung bereichsübergreifender oder situationsbezogener Interaktionssysteme
• Identifizieren der Umweltprobleme, die gelöst werden müssen, um eine effektive Kommunikation mit dem Roboter zu erreichen
• Festlegen der Werkzeuge, die für die Verwaltung der Interaktion benötigt werden, und Unterscheiden der Art der Dialoginitiative, die verfolgt werden soll
• Kombinieren von Strategien zur Mustererkennung, um die Absichten des Gesprächspartners zu erkennen und am besten auf sie zu reagieren
• Bestimmen der optimalen Ausdrucksfähigkeit des Roboters auf der Grundlage seiner Funktionalität und Umgebung und Anwenden von Techniken zur Emotionsanalyse, um seine Reaktion anzupassen
• Vorschlagen von hybriden Strategien für die Interaktion mit dem Roboter: stimmlich, taktil und visuell

Sie werden die volle Unterstützung des technischen und Dozententeams von TECH haben, um Ihre ehrgeizigen beruflichen Ziele zu erreichen″