Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
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