Plan Szkolenia

Wprowadzenie do zaawansowanych Physical AI

  • Przegląd zaawansowanych Physical AI koncepcji
  • Najnowsze osiągnięcia i trendy w systemach autonomicznych
  • Kluczowe wyzwania w projektowaniu systemów autonomicznych

Projektowanie systemów zaawansowanych

  • Projektowanie mechaniczne i elektryczne dla złożonych systemów
  • Integracja zaawansowanych czujników i siłowników
  • Zarządzanie energią i zrównoważony rozwój

Algorytmy sztucznej inteligencji dla autonomii

  • Głębokie uczenie dla percepcji i planowania
  • Uczenie ze wzmocnieniem dla sterowania adaptacyjnego
  • Optymalizacja potoków AI do podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym

Przetwarzanie i integracja danych w czasie rzeczywistym

  • Zaawansowane techniki fuzji czujników
  • Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym dla dynamicznych środowisk
  • Zaawansowane strategie nawigacji i unikania przeszkód

Symulacja i walidacja

  • Zaawansowane wykorzystanie środowisk symulacyjnych
  • Modelowanie i testowanie złożonych scenariuszy
  • Walidacja systemu i optymalizacja wydajności

Strategie automatyzacji i wdrażania

  • Programming Zaawansowane przepływy pracy dla automatyzacji
  • Zapewnienie niezawodności i bezpieczeństwa w autonomicznych wdrożeniach
  • Scala niezawodność i konserwacja systemów autonomicznych

Odkrywanie przyszłych trendów i wyzwań

  • Postępy w interakcji i współpracy człowieka z robotem
  • Kwestie etyczne w systemach autonomicznych
  • Przyszłość Physical AI w różnych branżach

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Dobre zrozumienie koncepcji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
  • Biegłość w projektowaniu i kontroli systemów robotyki
  • Doświadczenie z językami programowania takimi jak Python lub C++

Odbiorcy

  • Badacze sztucznej inteligencji
  • Eksperci Robotics
  • Inżynierowie oprogramowania
 21 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie