Kursplan

Introduktion till avancerad Physical AI

  • Översikt över avancerade Physical AI-koncept
  • Den senaste utvecklingen och trenderna inom autonoma system
  • Viktiga utmaningar vid design av autonoma system

Avancerad systemdesign

  • Mekanisk och elektrisk konstruktion för komplexa system
  • Integrering av avancerade sensorer och ställdon
  • Energihantering och hållbarhet

AI-algoritmer för autonomi

  • Djupinlärning för perception och planering
  • Förstärkt inlärning för adaptiv reglering
  • Optimering av AI-pipelines för beslutsfattande i realtid

Databehandling och integration i realtid

  • Avancerade tekniker för sensorfusion
  • Databehandling i realtid för dynamiska miljöer
  • Avancerade strategier för navigering och undvikande av hinder

Simulering och validering

  • Avancerad användning av simuleringsmiljöer
  • Modellering och testning av komplexa scenarier
  • Systemvalidering och prestandaoptimering

Strategier för automatisering och distribution

  • Programming Avancerade arbetsflöden för automatisering
  • Säkerställa tillförlitlighet och säkerhet vid autonoma distributioner
  • ScalaFörmåga och underhåll av autonoma system

Utforska framtida trender och utmaningar

  • Framsteg inom interaktion och samarbete mellan människa och robot
  • Etiska överväganden i autonoma system
  • Framtiden för Physical AI i olika branscher

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Stark förståelse för AI och maskininlärningskoncept
  • Kunskaper i design och styrning av robotsystem
  • Erfarenhet av programmeringsspråk som Python eller C++

Publik

  • AI-forskare
  • Robotics Experter
  • Mjukvaruingenjörer
 21 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier