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 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
Vélemények (1)
Kiképző válaszol a kérdésekre a repülőn.
Adrian
Kurzus - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Gépi fordítás