Pelatihan Physical AI di Indonesia

Pelatihan ini, yang dipimpin instruktur, dilaksanakan secara langsung (online atau tatap muka) dan ditujukan untuk peserta tingkat pemula hingga menengah yang ingin menjelajahi aspek etika, hukum, dan tata kelola dalam pengembangan Physical AI.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami tantangan etis yang terkait dengan Physical AI.
• Mengidentifikasi kerangka kerja tata kelola dan peraturan kunci.
• Mengembangkan strategi untuk pengembangan AI yang bertanggung jawab.
• Menganalisis studi kasus tentang dilema etis dalam penerapan AI.

Pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka ini, yang dipimpin oleh instruktur, ditujukan untuk peserta tingkat menengah yang ingin menjelajahi peran robot kolaboratif (cobots) dan sistem AI lainnya yang berpusat pada manusia di tempat kerja modern.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip-prinsip Human-Centric Physical AI dan aplikasi-aplikasinya.
• Menjelajahi peran robot kolaboratif dalam meningkatkan produktivitas di tempat kerja.
• Mengidentifikasi dan mengatasi tantangan dalam interaksi manusia-mesin.
• Merancang alur kerja yang mengoptimalkan kolaborasi antara manusia dan sistem yang didukung AI.
• Membangun budaya inovasi dan keterbukaan terhadap perubahan di tempat kerja yang terintegrasi dengan AI.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau onsite) ditujukan bagi peserta tingkat menengah yang ingin menjelajahi penerapan Physical AI dalam pengaturan industri, dari konsepsional hingga implementasi.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Memahami konsep inti dari Physical AI dan perannya dalam inovasi industri.
• Merancang dan mensimulasikan sistem fisik yang didukung AI untuk manufaktur dan logistik.
• Mengimplementasikan teknologi Physical AI untuk mengoptimalkan alur kerja dan proses.
• Menilai kelayakan dan skalabilitas aplikasi Physical AI.
• Menavigasi tantangan dalam mengintegrasikan Physical AI ke dalam sistem industri yang ada.

Pelatihan ini yang dilaksanakan oleh instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin mendalami keterampilan mereka dalam merancang, memprogram, dan mengimplementasikan sistem autonomi tingkat lanjut.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang sistem robotik tingkat lanjut dengan kemampuan autonomi.
• Mengimplementasikan model AI terdepan untuk pengambilan keputusan dan kontrol.
• Mengintegrasikan dan mengoptimalkan data sensor real-time untuk kinerja yang lebih baik.
• Menggunakan alat simulasi tingkat lanjut untuk pengujian dan validasi sistem.
• Mengatasi tantangan kompleks dalam otomatisasi dan implementasi.

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur, secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan bagi peserta tingkat menengah yang ingin meningkatkan keterampilan mereka dalam merancang, memprogram, dan mendeploy sistem robot pintar untuk otomatisasi dan di luarnya.

Dengan menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip Physical AI dan aplikasinya dalam robotika dan otomatisasi.
• Merancang dan memprogram sistem robot pintar untuk lingkungan dinamis.
• Mengimplementasikan model AI untuk pengambilan keputusan otonomi pada robot.
• Memanfaatkan alat simulasi untuk pengujian dan optimasi robot.
• Menyelesaikan tantangan seperti fusi sensor, pemrosesan waktu nyata, dan efisiensi energi.

Pelatihan ini, yang dipimpin instruktur, dilaksanakan dalam bentuk Indonesia (online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) dan ditujukan untuk peserta tingkat pemula yang ingin menjelajahi dasar-dasar Physical AI, termasuk komponen-komponennya, proses pengembangan, dan implementasi praktis mesin inteligensi dasar.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip dan potensi aplikasi Physical AI.
• Mendesain dan memprototipe sistem robotik sederhana yang dipengaruhi AI.
• Mengimplementasikan algoritma AI dasar untuk percikan mesin dan pengambilan keputusan.
• Menavigasi dan menggunakan alat-alat seperti ROS untuk pengembangan robotik.
• Mengintegrasikan perangkat keras dan perangkat lunak untuk membangun mesin inteligensi yang fungsional.