Schița de curs

Introducere în Inteligența Artificială Fizică Avansată

  • Prezentare generală a conceptelor avansate de Inteligență Artificială Fizică
  • Dezvoltări recente și tendințe în sisteme autonome
  • Principalele provocări în conceperea sistemelor autonome

Design Avansat de Sisteme

  • Design mecanic și electric pentru sisteme complexe
  • Integrarea senzorilor și acționatorilor avansați
  • Gestionarea energetică și sustenabilitatea

Algoritmi AI pentru Autonomie

  • Învățare profundă pentru percepciune și planificare
  • Învățare prin recompense pentru control adaptiv
  • Optimizarea fluxurilor de lucru AI pentru luarea deciziilor în timp real

Procesare și Integrare de Date în Timp Real

  • Tehnici avansate de fusionare a senzorilor
  • Procesarea datelor în timp real pentru medii dinamice
  • Strategii avansați de navigație și evitare a obstacolelor

Simulare și Validare

  • Utilizarea avansată a mediilor de simulare
  • Modelare și testare a scenariilor complexe
  • Validarea sistemului și optimizarea performanței

Strategii de Automatizare și Deployare

  • Programarea fluxurilor de lucru avansați pentru automatizare
  • Asigurarea fiabilității și a siguranței în deployările autonome
  • Scalabilitatea și întreținerea sistemelor autonome

Explorarea Tendințelor și provocărilor viitoare

  • Avansuri în interacțiunea și colaborarea om-robot
  • Considerente etice în sistemele autonome
  • Viitorul Inteligenței Artificiale Fizice în diferite industrii

Rezumat și Pasii Următori

Cerințe

  • Compreensiune puternică a conceptelor de inteligență artificială și învățare automatizată
  • Competențe în proiectarea și controlul sistemelor robotice
  • Experiență cu limbaje de programare precum Python sau C++

Publicul Înțins

  • Cercetători AI
  • Experti în robótica
  • Ingineri software
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite