ABB IRB 2600ID Robot Operation and Programming 교육 과정
ABB IRB 2600ID Robot Operation and Programming은 선도적인 로봇공학 및 자동화 기업인 ABB가 설계한 산업용 로봇의 특정 모델인 ABB IRB 2600ID 로봇을 작동하고 프로그래밍하기 위한 전문 교육 및 기술 개발을 의미합니다.
이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 용접 작업을 위해 ABB IRB 2600ID 로봇의 작동 및 프로그래밍을 철저히 이해하고자 하는 초보 수준의 로봇 공학 엔지니어를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 용접에 로봇공학이 어떻게 적용되는지 이해합니다. 다양한 용접 작업을 위해 ABB IRB 2600ID 로봇을 프로그래밍하는 능력을 개발합니다. ABB IRB 2600ID 로봇을 안전하고 효과적으로 작동하는 방법을 알아보세요. 로봇 용접 작업과 관련된 안전 표준 및 절차를 이해합니다.
코스의 형식
- 대화형 강의 및 토론. 많은 연습과 연습. 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.
코스 맞춤화 옵션
- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 예약하시기 바랍니다.
Course Outline
소개
- 용접 로봇공학 개요
- ABB IRB 2600ID 기능 및 기능 소개
기본 작업
- 안전 수칙 및 비상 절차
- 로봇의 기본 조작 및 수동 조작
- 기본 로봇 작동
- 기본 이동 및 경로 제어
중간 운영 및 제어
- IRC5 컨트롤러 소개
- 사용자 인터페이스 및 기본 명령 이해
- 좌표계 및 로봇 포지셔닝
- 엔드 이펙터 및 도구 교정 소개
- 로봇을 이용한 간단한 용접 작업
Programming 나
- 기본 프로그래밍 개념
- 특정 용접 명령 및 순서
- 용접 프로그램의 시뮬레이션 및 테스트
- 문제 해결 및 디버깅
고급 Programming 및 유지 관리
- 루핑, 조건문 및 서브루틴
- 프로그램에 센서 및 외부 입력 통합
- 정기 유지보수 절차
- 일반적인 문제 진단 및 문제 해결
요약 및 다음 단계
Requirements
- 로봇공학에 대한 기본 이해
청중
- Robotics 엔지니어
Open Training Courses require 5+ participants.
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I feel I get the core skills I need to understand how the ROS fits together, and how to structure projects in it.
Dan Goldsmith - Coventry University
Course - ROS: Programming for Robotics
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- 소프트웨어와 하드웨어 구성 요소를 모두 포함하는 로봇 시스템을 구축하고 운영합니다.
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- 드론과 사진측량법의 기본을 이해합니다.
- 건설 현장을 위한 드론 비행 계획을 개발하고 실행합니다.
- 사진측량 추적을 수행하고 자세한 지도와 3D 모델을 만듭니다.
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이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 드론 기술 및 관련 규정을 이해한다.
- 농업 및 농업 방법을 개선하기 위해 작물 데이터를 수집, 처리 및 분석하기 위해 드론을 배포합니다.
Artificial Intelligence (AI) for Mechatronics
21 Hours대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 메카트로닉 시스템에 인공 지능을 적용하는 방법을 배우려는 엔지니어를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 인공 지능, 기계 학습, 전산 지능에 대한 개요를 살펴보세요.
- 신경망의 개념과 다양한 학습 방법을 이해합니다.
- 실제 문제에 대해 인공지능 접근 방식을 효과적으로 선택하세요.
- 메카트로닉 엔지니어링에 AI 애플리케이션을 구현합니다.
Machine Learning for Robotics
21 Hours이 과정에서는 로봇 응용 분야에서의 머신 러닝 방법을 소개합니다.
이는 패턴 인식의 맥락에서 기존 방법, 동기 및 주요 아이디어에 대한 광범위한 개요입니다.
짧은 이론적 배경 지식을 습득한 후, 참가자들은 오픈 소스(보통 R)나 다른 인기 있는 소프트웨어를 사용하여 간단한 연습을 수행합니다.
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21 Hours이 교육 세션은 NLP 기술을 AI 및 Robotics의 비즈니스 적용과 함께 탐구합니다. 참여자들은 Python를 사용하여 컴퓨터 기반 예제와 사례 연구 문제 해결 연습을 수행합니다.
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21 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 자동화 및 그 외 분야에서 지능형 로봇 시스템을 설계, 프로그래밍, 배포하는 기술을 향상시키고자 하는 중급 수준의 참가자를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Physical AI의 원리와 로봇공학 및 자동화 분야의 응용 분야를 이해합니다.
- 역동적인 환경에 맞춰 지능형 로봇 시스템을 설계하고 프로그래밍합니다.
- 로봇의 자율적 의사결정을 위한 AI 모델을 구현합니다.
- 로봇 테스트와 최적화를 위해 시뮬레이션 도구를 활용합니다.
- 센서 융합, 실시간 처리, 에너지 효율성 등의 과제를 해결합니다.
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21 Hours이 인스트럭터 주도형 라이브 교육에서, 참가자들은 로봇 공학 프로젝트에 ROS를 적용하는 방법을 로봇 공학 시각화 및 시뮬레이션 도구를 활용하여 배웁니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- ROS의 기본을 이해하세요.
- ROS을 사용하여 기본 로봇 프로젝트를 만드는 방법을 알아보세요.
- 시뮬레이션, 시각화 도구를 포함한 로봇 공학의 다양한 도구를 사용하는 방법을 알아보세요.
ROS for Mobile Robots using Python
21 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 ROS을 사용하여 [0을 사용하여 모바일 로봇을 프로그래밍하는 방법을 배우고자 하는 초급~중급 및 잠재적으로 고급 수준의 로봇 공학 개발자를 대상으로 합니다. ].
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- ROS, Python 및 모바일 로봇 플랫폼을 포함하는 개발 환경을 설정합니다.
- Python을 사용하여 ROS 노드, 주제, 서비스 및 작업을 생성하고 실행합니다.
- ROS 도구 및 유틸리티를 사용하여 ROS 애플리케이션을 모니터링하고 디버깅합니다.
- ROS 패키지와 라이브러리를 사용하여 모바일 로봇에 대한 일반적인 작업을 수행합니다.
- ROS을 다른 프레임워크 및 도구와 통합합니다.
- ROS 애플리케이션 문제 해결 및 디버깅.
Smart Robots for Developers
84 Hours스마트 로봇은 환경과 경험으로부터 학습하고 해당 지식을 기반으로 역량을 구축할 수 있는 Artificial Intelligence (AI) 시스템입니다. Smart Robots 인간과 협력하여 인간과 함께 일하고 인간의 행동으로부터 학습할 수 있습니다. 더욱이, 이들은 수동 노동뿐만 아니라 인지 작업도 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 물리적 로봇 외에도 Smart Robots 순전히 소프트웨어 기반일 수도 있으며, 움직이는 부분이 없고 세상과 물리적으로 상호 작용하지 않는 소프트웨어 애플리케이션으로 컴퓨터에 상주할 수도 있습니다.
강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 다양한 유형의 기계Smart Robots를 프로그래밍하기 위한 다양한 기술, 프레임워크 및 기법을 배우고 이러한 지식을 적용하여 자신의 스마트 로봇 프로젝트를 완료합니다.
이 과정은 4개 섹션으로 나뉘며, 각 섹션은 3일간의 강의, 토론, 라이브 랩 환경에서의 실습 로봇 개발로 구성됩니다. 각 섹션은 참가자가 습득한 지식을 연습하고 입증할 수 있는 실습 프로젝트로 마무리됩니다.
이 과정의 대상 하드웨어는 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 3D로 시뮬레이션됩니다. 로봇 프로그래밍에는 ROS (로봇 운영 체제) 오픈 소스 프레임워크, C++ 및 Python이 사용됩니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 로봇 기술에 사용되는 핵심 개념을 이해하세요
- 로봇 시스템에서 소프트웨어와 하드웨어 간의 상호 작용을 이해하고 관리합니다.
- Smart Robots을 뒷받침하는 소프트웨어 구성 요소를 이해하고 구현합니다.
- 음성을 통해 인간을 보고, 감지하고, 처리하고, 파악하고, 탐색하고, 상호 작용할 수 있는 시뮬레이션된 기계식 스마트 로봇을 제작하고 작동시킵니다.
- Deep Learning을 통해 복잡한 작업을 수행하는 스마트 로봇의 능력 확장
- 현실적인 시나리오에서 스마트 로봇 테스트 및 문제 해결
청중
- 개발자
- 엔지니어
과정 형식
- 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습
메모
- 이 과정의 어떤 부분이든(프로그래밍 언어, 로봇 모델 등) 맞춤화를 원하시면 저희에게 연락해 주시기 바랍니다.