Kurzusleírás

Bevezetés az Advanced Physical AI-be

  • Advanced Physical AI konceptek áttekintése
  • Autonóm rendszerek legújabb fejlesztései és trendjei
  • Autonóm rendszerek tervezési fő kihívásai

Advanced System Design

  • Mechanikai és elektromos tervezés bonyolult rendszerekhez
  • Fejlett szenzorok és aktuátorok integrációja
  • Energiagazdálkodás és fenntarthatóság

AI Algoritmusok az Autonómiához

  • Mélytanulás a felismerés és a tervezéshez
  • Erősítéses tanulás adaptív irányításhoz
  • AI folyamatok optimalizálása valós idejű döntéshozatalhoz

Valós Időbeni Adatfeldolgozás és Integráció

  • Fejlett szenzorfúziós technikák
  • Valós idejű adatfeldolgozás dinamikus környezetekben
  • Fejlett navigációs és akadálykerülés stratégiák

Szimuláció és Ellenőrzés

  • Fejlett szimulációs környezetek használata
  • Bonyolult szcenáriók modellje és tesztelése
  • Rendszer ellenőrzése és teljesítményoptimalizálása

Automata és Telepítési Stratégiák

  • Fejlett munkafolyamatok programozása az automatizáláshoz
  • Biztonság és megbízhatóság biztosítása autonóm telepítésekben
  • Autonóm rendszerek skalázhatósága és karbantartása

Jövőbeli Trendek és Kihívások Kutatása

  • Ember-robot interakció és együttműködés előrehaladása
  • Etikai szempontok autonóm rendszerekben
  • A Physical AI jövője különböző iparágakban

Összefoglalás és Következő Lépések

Követelmények

  • Mélyreható ismeret az AI és a gépi tanulás fogalmaiban
  • Szakértelem a robotika rendszerek tervezésében és irányításában
  • Tapasztalat a Python vagy C++ programozási nyelvekkel

Audience

  • AI kutatók
  • Robotika szakemberek
  • Szoftverfejlesztők
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák