План на курса

Въведение в напредналите Physical AI

  • Преглед на напреднали Physical AI концепции
  • Последни разработки и тенденции в автономните системи
  • Основни предизвикателства при проектирането на автономни системи

Усъвършенстван дизайн на системата

  • Механично и електрическо проектиране на сложни системи
  • Интегриране на усъвършенствани сензори и изпълнителни механизми
  • Енергиен мениджмънт и устойчивост

AI Алгоритми за автономност

  • Задълбочено обучение за възприемане и планиране
  • Подсилващо обучение за адаптивен контрол
  • Оптимизиране на AI тръбопроводи за вземане на решения в реално време

Обработка и интеграция на данни в реално време

  • Усъвършенствани техники за синтез на сензори
  • Обработка на данни в реално време за динамични среди
  • Усъвършенствани стратегии за навигация и избягване на препятствия

Симулация и валидиране

  • Разширено използване на симулационни среди
  • Моделиране и тестване на сложни сценарии
  • Валидиране на системата и оптимизиране на производителността

Стратегии за автоматизация и внедряване

  • Programming разширени работни процеси за автоматизация
  • Гарантиране на надеждност и безопасност при автономни внедрявания
  • Scalaспособност и поддръжка на автономни системи

Проучване на бъдещи тенденции и предизвикателства

  • Напредък във взаимодействието и сътрудничеството човек-робот
  • Етични съображения в автономните системи
  • Бъдещето на Physical AI в различни индустрии

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Силно разбиране на концепциите за ИИ и машинно обучение
  • Владение в проектирането и контрола на роботизирани системи
  • Опит с езици за програмиране като Python или C++

Публика

  • Изследователи на AI
  • Robotics експерти
  • Софтуерни инженери
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории