Schița de curs

Introducere în Physical AI avansate

  • Prezentare generală a conceptelor Physical AI avansate
  • Evoluții și tendințe recente în domeniul sistemelor autonome
  • Principalele provocări în proiectarea sistemelor autonome

Proiectarea sistemelor avansate

  • Proiectare mecanică și electrică pentru sisteme complexe
  • Integrarea senzorilor și actuatorilor avansați
  • Gestionarea energiei și durabilitatea

Algoritmi AI pentru autonomie

  • Învățare profundă pentru percepție și planificare
  • Învățarea prin consolidare pentru controlul adaptiv
  • Optimizarea conductelor AI pentru luarea deciziilor în timp real

Prelucrarea și integrarea datelor în timp real

  • Tehnici avansate de fuziune a senzorilor
  • Prelucrarea datelor în timp real pentru medii dinamice
  • Strategii avansate de navigare și de evitare a obstacolelor

Simulare și validare

  • Utilizarea avansată a mediilor de simulare
  • Modelarea și testarea scenariilor complexe
  • Validarea sistemului și optimizarea performanței

Strategii de automatizare și desfășurare

  • Programming fluxuri de lucru avansate pentru automatizare
  • Asigurarea fiabilității și siguranței în cadrul implementărilor autonome
  • Scalabilitatea și întreținerea sistemelor autonome

Explorarea tendințelor și provocărilor viitoare

  • Progrese în interacțiunea și colaborarea om-robot
  • Considerații etice în sistemele autonome
  • Viitorul Physical AI în diverse industrii

Rezumat și etapele următoare

Cerințe

  • Înțelegere aprofundată a conceptelor de inteligență artificială și învățare automată
  • Competențe în proiectarea și controlul sistemelor robotice
  • Experiență cu limbaje de programare precum Python sau C++

Audiență

  • Cercetători AI
  • Experți Robotics
  • ingineri software
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite