Kurzusleírás

Bevezetés a haladó fizikai mesterséges intelligenciába

  • Áttekintés a haladó fizikai mesterséges intelligencia koncepcióiról
  • Legfrissebb fejlesztések és trendek az autonóm rendszerek területén
  • Kulcsfontosságú kihívások az autonóm rendszerek tervezésében

Haladó rendszertervezés

  • Mechanikai és elektromos tervezés összetett rendszerekhez
  • Haladó szenzorok és aktuátorok integrációja
  • Energiagazdálkodás és fenntarthatóság

Mesterséges intelligencia algoritmusok az autonómiához

  • Mélytanulás az érzékelés és tervezés területén
  • Erősítő tanulás az adaptív irányításban
  • Mesterséges intelligencia folyamatok optimalizálása valós idejű döntéshozatalhoz

Valós idejű adatfeldolgozás és integráció

  • Haladó szenzorfúziós technikák
  • Valós idejű adatfeldolgozás dinamikus környezetekben
  • Haladó navigációs és akadálykerülő stratégiák

Szimuláció és validáció

  • Haladó szimulációs környezetek használata
  • Összetett forgatókönyvek modellezése és tesztelése
  • Rendszerellenőrzés és teljesítményoptimalizálás

Automatizálás és üzembe helyezési stratégiák

  • Haladó munkafolyamatok programozása automatizáláshoz
  • Megbízhatóság és biztonság biztosítása autonóm üzembe helyezésekben
  • Autonóm rendszerek skálázhatósága és karbantartása

Jövőbeli trendek és kihívások felfedezése

  • Fejlesztések az ember-robot interakció és együttműködés területén
  • Etikai megfontolások az autonóm rendszerekben
  • A fizikai mesterséges intelligencia jövője különböző iparágakban

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Mélyreható ismeretek a mesterséges intelligencia és gépi tanulás koncepcióiról
  • Gyakorlati tapasztalat robotrendszerek tervezésében és irányításában
  • Tapasztalat olyan programozási nyelvekben, mint a Python vagy C++

Célközönség

  • Mesterséges intelligencia kutatók
  • Robotika szakértők
  • Szoftvermérnökök
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák