Kurzusleírás

Bevezetés az AI ügynökökbe a robotikában

  • Az AI alkalmazásainak áttekintése a robotikában
  • Az AI ügynökök típusai a robotikai rendszerekben
  • Kihívások az AI és a robotika integrálásában

Gépi tanulás és AI a robotikában

  • Megerősítéses tanulás a robotikai vezérléshez
  • Felügyelt és felügyelet nélküli tanulás a robotok döntéshozatalában
  • Transzfer tanulás és tartományadaptáció a robotikában

AI-alapú érzékelés és érzékelés

  • Számítógépes látás a robotikai érzékeléshez
  • Szenzorok összevonása és adatfeldolgozás
  • AI-alapú objektumdetektálás és felismerés

Autonóm navigáció és útvonaltervezés

  • AI-alapú akadálykerülés
  • Útvonaltervezés mély tanulással
  • Autonóm navigáció szimulációja a Gazebóban

Ember-AI együttműködés a robotikában

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

Ipari és szolgáltató robotika AI-val

  • AI alkalmazások a gyártásban és a logisztikában
  • AI-alapú robotikai folyamatautomatizálás (RPA)
  • Jövőbeli trendek az AI és a robotika integrációjában

AI-alapú robotikai rendszerek telepítése

  • AI modellek optimalizálása valós robotikai környezetekhez
  • AI-alapú robotikai megoldások telepítése a termelésben
  • Rendszerteljesítmény és alkalmazkodóképesség értékelése

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Mélyreható ismeret az AI és a gépi tanulás alapelveiről
  • Tapasztalat robotikai keretrendszerekben, mint például a ROS
  • Python vagy C++ nyelv ismerete AI-alapú robotika területén

Célközönség

  • Robotikamérnökök
  • AI kutatók
  • Automatizálási szakemberek
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák