Kurzusleírás

Multimodal AI bevezetése a robotikában

  • Multimodal AI szerepét a robotikában
  • Áttekintés a robotok érzékelőrendszereiről

Multimodális érzékelőtechnológiák

  • Érzékelőtípusok és alkalmazásuk a robotikában
  • Egyéb érzékelőbeviteli információk integrálása és szinkronizálása

Multimodális robotrendszerek építése

  • Multimodális robotok tervezési elvei
  • Keretek és eszközök robotrendszer-fejlesztéshez

AI algoritmusok az érzékelőadatok összevonásához

  • Érzékelőadat összevonásának technikái
  • Robotikában történő döntéshozatalra szolgáló gépi tanulási modellek

Autonóm robotviselkedések fejlesztése

  • Robotok létrehozása, amelyek képesek navigálni és kölcsönhatni környezetükkel
  • Autonóm robotok esettanulmányai különböző iparágakban

Valós idejű adatok feldolgozása

  • Nagy mennyiségű érzékelőadatok kezelése valós időben
  • Teljesítmény optimalizálása a reagálóképesség és a pontosítás érdekében

Mozgás és irányítás multimodális robotokban

  • Érzékelőbeviteli információ robotmozgásba fordítása
  • Összetett robotfeladatokra szolgáló irányítási rendszerek

Etikai szempontok robotrendszerekben

  • Robotok etikus felhasználásának megvitálása
  • Adatgyűjtés során a robotokban a magánéletvédelem és a biztonság

Projekt és értékelés

  • Egyszerű multimodális robotrendszer tervezése, prototípusgyártása és hibakeresése
  • Értékelés és visszajelzés

Összegzés és következő lépések

Követelmények

  • Robotika és mesterséges intelligencia alapos ismerete
  • Python és C++ ismerete
  • Érzékelő technológiák ismerete

Audience

  • Robotika mérnökök
  • AI kutatók
  • Automatizálási szakértők
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (1)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák