AI+ Robotics Practitioner™

Smarte Maschinen, lernfähige Systeme und autonome Steuerung verändern die Art, wie Unternehmen produzieren und entscheiden. Wer versteht, wie KI und Robotik zusammenwirken, kann Prozesse gezielter automatisieren und Innovationen schneller umsetzen. Dieses Training gibt genau dieses Verständnis – strukturiert, praxisnah und direkt anwendbar.

Zentrale Themen

Verbindung von Künstlicher Intelligenz und Robotik verstehen.
Autonome Systeme und intelligente Steuerungsansätze kennenlernen.
Sensoren, Datenverarbeitung und maschinelle Wahrnehmung einordnen.
Adaptive Robotik in industriellen und serviceorientierten Anwendungen betrachten.
Sicherheitsaspekte, Verantwortung und regulatorische Anforderungen berücksichtigen.

Voraussetzung
Ausreichend sind technische Grundkenntnisse oder praktische Erfahrung in digitalen Arbeitsumgebungen – spezifische Robotik-Vorkenntnisse werden nicht vorausgesetzt.

Zielgruppe
Profitieren können Entwicklerinnen und Entwickler, IT-Fachkräfte, Ingenieure sowie Führungskräfte aus Produktion, Forschung und Transformation, die KI-basierte Robotiklösungen verstehen und einsetzen wollen.

Intelligente Maschinen gehören zu den prägenden Technologien der nächsten Jahre. Wer die Verbindung von KI und Robotik beherrscht, wird zu einem wichtigen Akteur in der industriellen und gesellschaftlichen Transformation.

Kursinhalte

Einstieg in Robotik und KI

Robotik im Überblick: Geschichte, Entwicklung und gesellschaftliche Bedeutung
Wie KI die moderne Robotik verändert
Grundlagen des maschinellen Lernens und Deep Learning im Robotikkontext
Welche Rolle neuronale Netze in intelligenten Systemen spielen

Aufbau und Architektur von KI-Robotik-Systemen

Komponenten intelligenter Systeme verstehen: KI trifft Robotik
Sensoren, Aktoren und Steuerungssysteme im Detail
Maschinenlernalgorithmen in der Robotik erkunden und einordnen

Autonome Systeme und intelligente Agenten in der Praxis

Grundlagen und Aufbau autonomer Systeme
Zentrale Komponenten intelligenter Agentensysteme kennenlernen
Praxisbeispiele zu autonomen Fahrzeugen und Robotik in der Industrie analysieren
ROS (Robot Operating System) als Entwicklungsplattform

Entwicklungsumgebungen für KI und Robotik

Python gezielt für Robotik und maschinelles Lernen einsetzen
TensorFlow und PyTorch im KI-Robotik-Kontext
Weitere relevante Frameworks kennenlernen und vergleichen

Deep Learning für Bildverarbeitung in der Robotik

Neuronale Netze und CNNs im Einsatz verstehen
Bildverarbeitungssysteme: Objekterkennung und -identifikation
Übung: CNN für die Objekterkennung trainieren
Anwendungsbeispiel: Bildverarbeitung für präzise robotergestützte Fertigungsprozesse

Reinforcement Learning für Roboter-Steuerung

Grundprinzipien des Reinforcement Learning verstehen
RL-Algorithmen für Robotik implementieren
Übung: RL-Modelle für autonome Roboter entwickeln
Anwendungsfall: Lagerabläufe mit Reinforcement Learning optimieren

Generative KI für kreative Robotik-Anwendungen

Generative KI und GANs im Überblick
Kreative Roboter: Design und Innovation mit KI
Übung: Neue Designs für Robotik-Anwendungen generieren
Anwendungsfall: Maßgeschneiderte Fertigung mit generativer KI

NLP für die Mensch-Roboter-Kommunikation

Grundlagen der natürlichen Sprachverarbeitung für Robotik
Sprachgesteuerte Steuerungssysteme aufbauen
Übung: Sprachbefehl-Roboter-Schnittstelle entwickeln
Praxisfall: Assistenzrobotik im Gesundheitswesen betrachten

Workshop: Praxisprojekte mit Python umsetzen

Anwendungsaufgabe 1: Mit Python ein KI-Modell zur Objekterkennung entwickeln
Anwendungsaufgabe 2: Mit Python Routenplanung, Hinderniserkennung und Lokalisierung umsetzen
Anwendungsaufgabe 3: Einen PID-Regler mithilfe von Python implementieren
Praxisbeispiele aus Präzisionslandwirtschaft und automatisierten Fertigungsprozessen kennenlernen

Zukunftstechnologien in der Robotik

Blockchain-Technologie im Zusammenspiel mit Robotik
Quantencomputing und sein Potenzial für intelligente Systeme

Robotergestützte Prozessautomatisierung mit KI

RPA-Grundlagen und Einsatzszenarien verstehen
Relevante RPA-Tools und ihre Funktionsweise kennenlernen
KI gezielt in RPA-Prozesse integrieren

Ethik, Sicherheit und Regulierung in der KI-Robotik

Ethische Aspekte beim Einsatz von KI und Robotik berücksichtigen
Sicherheitsstandards für KI-gesteuerte Roboter kennen
KI-Richtlinien und Regulierungsrahmen einordnen und anwenden

Innovationen und Zukunftsfelder in KI und Robotik

Aktuelle Innovationen aus Robotik und KI im Überblick
Auswirkungen von KI und Robotik auf Arbeit und Gesellschaft einordnen

Optionales Modul: KI-Agenten in der Robotik

Konzept und Definition von KI-Agenten klären
Schlüsselfähigkeiten von KI-Agenten in Robotik-Anwendungen
Einsatzfelder und Trends für KI-Agenten in der Robotik
Funktionsweise eines KI-Agenten erklärt
Kernmerkmale autonomer KI-Systeme
Zukunftsperspektiven für KI-Agenten in der Robotik
Agenten-Typen und ihre spezifischen Eigenschaften

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