Kurzusleírás

Bevezetés a haladókba Physical AI

  • A fejlett Physical AI fogalmak áttekintése
  • Az autonóm rendszerek legújabb fejlesztései és trendjei
  • Az autonóm rendszerek tervezésének fő kihívásai

Fejlett rendszertervezés

  • Komplex rendszerek mechanikai és elektromos tervezése
  • Fejlett érzékelők és aktuátorok integrálása
  • Energiagazdálkodás és fenntarthatóság

AI algoritmusok az autonómiához

  • Mély tanulás az észleléshez és a tervezéshez
  • Megerősítő tanulás az adaptív vezérléshez
  • Az AI-folyamatok optimalizálása a valós idejű döntéshozatalhoz

Valós idejű adatfeldolgozás és integráció

  • Fejlett szenzorfúziós technikák
  • Valós idejű adatfeldolgozás dinamikus környezetekhez
  • Fejlett navigációs és akadályelkerülési stratégiák

Szimuláció és érvényesítés

  • Szimulációs környezetek fejlett használata
  • Komplex forgatókönyvek modellezése és tesztelése
  • Rendszerellenőrzés és teljesítményoptimalizálás

Automatizálási és telepítési stratégiák

  • Programming fejlett munkafolyamatok az automatizáláshoz
  • A megbízhatóság és a biztonság biztosítása autonóm telepítéseknél
  • Scala autonóm rendszerek képessége és karbantartása

A jövőbeli trendek és kihívások feltárása

  • Előrelépések az ember-robot interakcióban és együttműködésben
  • Etikai szempontok autonóm rendszerekben
  • A Physical AI jövője a különböző iparágakban

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Az AI és a gépi tanulási koncepciók alapos ismerete
  • Robotrendszerek tervezésében és irányításában jártasság
  • Programozási nyelvekkel, például Python vagy C++ szerzett tapasztalat

Közönség

  • AI kutatók
  • Robotics szakértők
  • Szoftvermérnökök
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák