Kurzusleírás

Bevezetés a AI Agents-be az Robotics-ben

  • Az AI-alkalmazások áttekintése a robotikában
  • Az AI-ágensek típusai robotrendszerekben
  • Kihívások az AI és a robotika integrációjában

Machine Learning és AI az Robotics számára

  • Megerősítő tanulás a robotvezérléshez
  • Felügyelt és felügyelet nélküli tanulás a robot döntéshozatalához
  • Transzfertanulás és domain adaptáció a robotikában

AI-vezérelt észlelés és érzékelés

  • Számítógépes látás a robotok észleléséhez
  • Szenzorfúzió és adatfeldolgozás
  • AI által továbbfejlesztett objektumészlelés és -felismerés

Autonóm navigáció és útvonaltervezés

  • AI-alapú akadálykerülés
  • Úttervezés mély tanulással
  • Autonóm navigáció szimulációja a Gazeboban

Human-AI Collaboration in Robotics

  • Az ember-robot interakció megértése
  • Segítő és kooperatív robotrendszerek fejlesztése
  • Etikai és biztonsági szempontok

Industrial and Service Robotics AI-val

  • AI alkalmazások a gyártásban és a logisztikában
  • AI-vezérelt robotizált folyamatautomatizálás (RPA)
  • A mesterséges intelligencia és a robotika integrációjának jövőbeli trendjei

AI-alapú Robotics rendszerek telepítése

  • AI modellek optimalizálása valós robotikához
  • AI-vezérelt robotizált megoldások bevezetése a termelésben
  • A rendszer teljesítményének és alkalmazkodóképességének értékelése

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Az AI és a gépi tanulás alapelveinek alapos ismerete
  • Tapasztalat robotikai keretrendszerekkel, mint például ROS
  • Jártasság Python vagy C++ AI-vezérelt robotikában

Közönség

  • Robotics mérnökök
  • AI kutatók
  • Automatizálási szakemberek
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák