Благодаря этому Курсу профессиональной подготовки вы освоите самые современные протоколы для внедрения робототехнических инструментов с целью оптимизации производственных процессов компании" 

В прошлом работникам различных сфер деятельности приходилось выполнять сложные и монотонные задачи, которые влекли за собой тяжелый и бесконечный труд. Однако появление новейших механизмов автоматизации и устройств искусственного интеллекта позволило не только ускорить работу этих работников, но и минимизировать производственные затраты компаний. На этом фоне ИТ-специалисты, обладающие высоким уровнем знаний в области внедрения, эксплуатации и контроля этих технологических систем, востребованы в рабочей среде, которая постоянно оцифровывается.

По этой причине TECH создал эту программу, с помощью которой студенты получат самые актуальные и обновленные знания в области автоматизации и искусственного интеллекта, тем самым способствуя своему росту в этом секторе. В течение всего академического периода студенты будут определять лучшие стратегии для предиктивного обслуживания систем автоматизации и определять потенциал виртуальных помощников при выполнении определенных задач. Кроме того, вы научитесь находить возможности для внедрения RaaS и робототехнических услуг в компаниях. 

Поскольку Курс профессиональной подготовки разработан по 100% онлайн-методике, студент сможет совмещать учебу с личными и профессиональными обязанностями. Кроме того, программа разработана и преподается высококлассными специалистами, работающими в области автоматизации и искусственного интеллекта. Поэтому знания, которые усвоит студент, будут
полностью актуальными.

С помощью этой программы вы научитесь оптимально определять возможности внедрения RaaS и робототехнических услуг в различных областях деятельности компании" 

Данный Курс профессиональной подготовки в области автоматизации и искусственного интеллекта содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области ИИ и технологических решений 
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности 
• Практические упражнения для самооценки, контроля и улучшения успеваемости 
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям 
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным вопросам и самостоятельные работы 
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет 

Курс профессиональной подготовки имеет 100% онлайн-методологию, которая позволит вам учиться, не завися от неудобных заранее установленных расписаний" 

В преподавательский состав программы входят профессионалы отрасли, передающие студентам свой опыт работы, а также признанные специалисты, принадлежащие к ведущим научным сообществам и престижным университетам.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту пройти обучение с учетом ситуации и контекста, т.е. в интерактивной среде, которая обеспечит погружение в учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях. 

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом студенту поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами. 

Наслаждайтесь широким спектром различных текстовых и мультимедийных форматов, чтобы выбрать те, которые лучше всего соответствуют вашим потребностям в обучении"

Благодаря этой программе вы освоите самые прогрессивные стратегии прогнозируемого технического обслуживания различных систем автоматизации"

Учебный план этой программы состоит из 3 модулей, в которых студент погрузится в область автоматизации и искусственного интеллекта, чтобы узнать об их тонкостях. Все дидактические материалы, доступные в рамках этой программы, представлены в большом количестве разнообразных текстовых и интерактивных форматов. Кроме того, благодаря 100% онлайн методологии ИТ-специалист получит эффективное и качественное обучение, имея только устройство с подключением к интернету.

Этот учебный план, разработанный лучшими экспертами в области автоматизации и искусственного интеллекта, предоставит вам самое современное дидактическое содержание в этих областях" 

Модуль 1. Системы автоматизации Индустрии 4.0

1.1. Промышленная автоматизация

1.1.1. Автоматизация
1.1.2. Архитектура и компоненты
1.1.3. Безопасность

1.2. Промышленная робототехника

1.2.1. Основы промышленной робототехники
1.2.2. Модели и влияние на промышленные процессы

1.3. Системы ПЛК и промышленное управление

1.3.1. Эволюция и состояние ПЛК
1.3.2. Эволюция языков программирования
1.3.3. Компьютерная интеграция автоматизации CIM

1.4. Датчики и исполнительные механизмы

1.4.1. Классификация преобразователей
1.4.2. Типы датчиков
1.4.3. Стандартизация сигналов

1.5. Мониторинг и управление

1.5.1. Типы приводов
1.5.2. Системы управления с обратной связью

1.6. Промышленное подключение

1.6.1. Стандартизированные полевые шины
1.6.2. Подключение

1.7. Проактивное/предиктивное обслуживание

1.7.1. Предиктивное обслуживание
1.7.2. Выявление и анализ неисправностей
1.7.3. Проактивные действия на основе предиктивного обслуживания

1.8. Постоянный мониторинг и предписывающее обслуживание

1.8.1. Концепция предписывающего технического обслуживания в промышленных условиях
1.8.2. Выбор и использование данных для самодиагностики

1.9. Бережливое производство

1.9.1. Бережливое производство
1.9.2. Преимущества внедрения бережливого производства в промышленные процессы

1.10. Индустриализованные процессы в Индустрии 4.0. Кейс использования

1.10.1. Определение проекта
1.10.2. Выбор технологии
1.10.3. Подключение
1.10.4. Эксплуатация данных

Модуль 2. Большие данные и искусственный интеллект 

2.1. Основополагающие принципы больших данных

2.1.1. Большие данные
2.1.2. Инструменты для работы с большими данными

2.2. Добыча и хранение данных

2.2.1. Добыча данных. Чистка и нормализация
2.2.2. Извлечение информации, машинный перевод, анализ настроений и т.д.
2.2.3. Типы хранения данных

2.3. Приложения для ввода данных

2.3.1. Принципы введения данных
2.3.2. Технологии ввода данных для удовлетворения потребностей бизнеса

2.4. Визуализация данных

2.4.1. Важность визуализации данных
2.4.2. Инструменты для ее осуществления. Tableau, D3, matplotlib (Python), Shiny®

2.5. Машинное обучение (Machine Learning)

2.5.1. Понимание машинного обучения
2.5.2. Контролируемое и неконтролируемое обучение
2.5.3. Типы алгоритмов

2.6. Нейронные сети (глубокое обучение)

2.6.1. Нейронная сеть: части и функционирование
2.6.2. Тип сетей: CNN, RNN
2.6.3. Применение нейронных сетей; распознавание образов и интерпретация естественного языка
2.6.4. Генеративные текстовые сети: LSTM

2.7. Распознавание естественного языка

2.7.1. NLP (Обработка естественного языка)
2.7.2. Передовые методы NLP: Word2vec, Doc2vec

2.8. Чат-боты и виртуальные помощники

2.8.1. Типы помощников: голосовые и текстовые помощники
2.8.2. Основополагающие детали для развития помощника: Намерения, сущности и диалоговый поток
2.8.3. Интеграции: Web, Slack, Whatsapp, Facebook
2.8.4. Инструменты разработки помощников: Dialogflow, Watson Assistant

2.9. Эмоции, креативность и личность в ИИ

2.9.1. Понимаем, как определять эмоции с помощью алгоритмов
2.9.2. Создание личности: язык, выражения и содержание

2.10. Будущее искусственного интеллекта
2.11. Размышления

Модуль 3. Робототехника, беспилотники и дополненные работники

3.1. Робототехника

3.1.1. Робототехника, общество и кино
3.1.2. Компоненты и детали робота

3.2. Робототехника и передовая автоматизация: симуляторы, коботы и т.д. 6

3.2.1. Преобразование обучения
3.2.2. Коботы и примеры использования

3.3. RPA (автоматизация роботизированных процессов)

3.3.1. Понимание RPA и принципов его работы
3.3.2. Платформы, проекты и роли RPA

3.4. Робот как услуга (RaaS)

3.4.1. Проблемы и возможности внедрения услуг RaaS и робототехники на предприятиях
3.4.2. Эксплуатация системы RaaS

3.5. Беспилотники и автономные транспортные средства

3.5.1. Компоненты и эксплуатация беспилотника
3.5.2. Использование, типология и применение беспилотников
3.5.3. Эволюция беспилотников и автономных транспортных средств

3.6. Влияние 5G

3.6.1. Развитие коммуникаций и последствия
3.6.2. Применение технологии 5G

3.7. Расширенные работники

3.7.1. Человеко-машинная интеграция в промышленных условиях
3.7.2. Проблемы в сотрудничестве рабочих и роботов

3.8. Прозрачность, этика и прослеживаемость

3.8.1. Этические проблемы в робототехнике и искусственном интеллекте
3.8.2. Методы отслеживания, прозрачности и прослеживаемости

3.9. Прототипирование, компоненты и эволюция

3.9.1. Платформы для создания прототипов
3.9.2. Фазы создания прототипов

3.10. Будущее робототехники

3.10.1. Тенденции в области роботизации
3.10.2. Новые типологии роботов

Поступайте на Курс профессиональной подготовки и получайте эффективное и качественное обучение с помощью таких дидактических форматов, как тесты для самооценки и пояснительные видеоматериалы"