إي هاب
مخطط شهادة مهارات البناء الرسمية (CSCS)
معرف الدورة: 2501050108809ESH
تواريخ الدورة: 05/01/25 مدة الدورة: يوم/أيام دراسية واحد مكان الدورة: لندن، المملكة المتحدة
فئة الدورة: برامج فريدة
الفئات الفرعية للمقرر:
التعليم والتطوير المهني الصحة والسلامة والرفاهية القيادة والإدارة الاستدامة والممارسات البيئية سلامة البناء الاستدامة البيئية الصحة والرفاهية القيادة والتواصل ضمان الجودة إدارة المخاطر تطوير المهارات الفنية
معلومات الدورة
مقدمة
تم تصميم هيكل دورتنا لتكون دورة مكثفة ليوم واحد، حيث ستتعلم مواد الصحة والسلامة في مجال الإنشاءات اللازمة لاجتيازها. بعد إكمال الدورة، ستخضع لاختبار إلكتروني يعتمد على ما تعلمته خلال اليوم.
أهداف
بعد اجتياز نتائج الاختبار، سيتم تأكيد بطاقة CSCS الخاصة بك. بعد ذلك، ستتلقى تأكيدًا بنتائج الاختبار وبطاقة CSCS الخاصة بك. ستصل بطاقة CSCS الأصلية مع شهادتك خلال 10 أيام عمل.
من ينبغي أن يحضر؟
أي شخص يرغب بالعمل في مواقع البناء أي شخص يرغب في البدء في التقدم بطلب للحصول على وظيفة في مجال البناء أي شخص يرغب في دخول أي موقع بناء في جميع أنحاء المملكة المتحدة (إلزامي)
طريقة التدريب
• التقييم المسبق • التعليم الجماعي المباشر • استخدام أمثلة واقعية ودراسات حالة وتمارين • المشاركة والمناقشة التفاعلية • عرض تقديمي باستخدام برنامج باور بوينت وشاشة LCD ولوحة التقليب • الأنشطة الجماعية والاختبارات • التقييم اللاحق
دعم البرنامج
يدعم هذا البرنامج ما يلي: * المناقشات التفاعلية * لعب الأدوار * دراسات الحالة وتسليط الضوء على التقنيات المتاحة للمشاركين.
الأجندة اليومية
صباحًا أجندة: * 9:00-9:30 (تقييم أولي، واستكمال السجل والحضور) * 9:30-11:30 (جلسة تقنية) * 11:30-11:45 (استراحة القهوة) * 11:45-12:45 (جلسة تقنية) * 12:45-1:00 (استراحة المراجعة) * 1:00-2:00 (اختبار CSCS) مساءً أجندة: * 14:30-15:00 (تقييم أولي، واستكمال السجل والحضور) * 15:00-18:30 (جلسة تقنية) * 18:30-18:45 (استراحة القهوة) * 18:45-19:45 (جلسة تقنية) * 19:45-20:00 (استراحة المراجعة) * 20:00-21:00 (CSCS اختبار)
Course Outlines
Week 1
Day 1:
Foundations of Robotics and AI
Overview of robotics: history, types, and applications.
Introduction to AI: machine learning, neural networks, and deep learning.
Key components of robotic systems: sensors, actuators, and controllers.
Case study: Autonomous drones in agriculture.
Day 2:
Designing Robotic Systems
Principles of mechanical design for robotics.
Programming basics for robotics: Python and ROS (Robot Operating System).
Integration of AI algorithms into robotic workflows.
Hands-on exercise: Building a simple robotic arm.
Day 3:
Ethical and Regulatory Considerations
Ethical challenges in AI and robotics: bias, transparency, and accountability.
Compliance with international standards (e.g., ISO 10218, GDPR).
Risk assessment and mitigation strategies for robotic systems.
Group discussion: Balancing innovation with responsibility.
Day 4:
Advanced Applications and Machine Learning
Collaborative robots (cobots): benefits and use cases.
Reinforcement learning for robotics: theory and practice.
Real-time data processing and decision-making in AI systems.
Workshop: Developing a machine learning model for object recognition.
Day 5:
Strategic Implementation and Future Trends
Frameworks for managing robotics projects: Agile and Design Thinking.
Emerging trends: swarm robotics, quantum computing, and edge AI.
Developing a roadmap for AI and robotics adoption in organizations.
Final project presentation: Applying course concepts to a real-world scenario.
Foundations of Robotics and AI
Overview of robotics: history, types, and applications.
Introduction to AI: machine learning, neural networks, and deep learning.
Key components of robotic systems: sensors, actuators, and controllers.
Case study: Autonomous drones in agriculture.
Day 2:
Designing Robotic Systems
Principles of mechanical design for robotics.
Programming basics for robotics: Python and ROS (Robot Operating System).
Integration of AI algorithms into robotic workflows.
Hands-on exercise: Building a simple robotic arm.
Day 3:
Ethical and Regulatory Considerations
Ethical challenges in AI and robotics: bias, transparency, and accountability.
Compliance with international standards (e.g., ISO 10218, GDPR).
Risk assessment and mitigation strategies for robotic systems.
Group discussion: Balancing innovation with responsibility.
Day 4:
Advanced Applications and Machine Learning
Collaborative robots (cobots): benefits and use cases.
Reinforcement learning for robotics: theory and practice.
Real-time data processing and decision-making in AI systems.
Workshop: Developing a machine learning model for object recognition.
Day 5:
Strategic Implementation and Future Trends
Frameworks for managing robotics projects: Agile and Design Thinking.
Emerging trends: swarm robotics, quantum computing, and edge AI.
Developing a roadmap for AI and robotics adoption in organizations.
Final project presentation: Applying course concepts to a real-world scenario.
الأسبوع 02
الأسبوع 02
الأسبوع 03
الأسبوع 03
الأسبوع 04
الأسبوع 04
الأسبوع 05
الأسبوع 05
الأسبوع 06
الأسبوع 06
الأسبوع 07
الأسبوع 07
الأسبوع 08
الأسبوع 08
الأسبوع 09
الأسبوع 09
