Đề cương khóa học

Giới thiệu về Physical AI Nâng cao

  • Tổng quan về các khái niệm Physical AI nâng cao
  • Các phát triển và xu hướng gần đây trong hệ thống tự động
  • Những thách thức chính trong việc thiết kế hệ thống tự động

Thiết kế Hệ thống Nâng cao

  • Thiết kế cơ khí và điện cho các hệ thống phức tạp
  • Tích hợp các cảm biến và bộ truyền động tiên tiến
  • Quản lý năng lượng và tính bền vững

Thuật toán AI cho Tự động

  • Học sâu cho nhận thức và lập kế hoạch
  • Học tăng cường cho điều khiển thích ứng
  • Tối ưu hóa quy trình AI cho việc ra quyết định theo thời gian thực

Xử lý và Tích hợp Dữ liệu Thời gian Thực

  • Các kỹ thuật hợp nhất cảm biến tiên tiến
  • Xử lý dữ liệu thời gian thực cho các môi trường động
  • Các chiến lược điều hướng và tránh chướng ngại vật tiên tiến

Mô phỏng và Xác thực

  • Sử dụng nâng cao các môi trường mô phỏng
  • Mô hình hóa và kiểm tra các kịch bản phức tạp
  • Xác thực hệ thống và tối ưu hóa hiệu suất

Chiến lược Tự động hóa và Triển khai

  • Programming quy trình làm việc nâng cao để tự động hóa
  • Đảm bảo độ tin cậy và an toàn trong quá trình triển khai tự động
  • Scala khả năng và bảo trì của hệ thống tự động

Khám phá Xu hướng và Thách thức Tương lai

  • Tiến bộ trong tương tác và cộng tác giữa người và robot
  • Các cân nhắc về đạo đức trong hệ thống tự động
  • Tương lai của Physical AI trong các ngành công nghiệp khác nhau

Tóm tắt và Các Bước Tiếp Theo

Requirements

  • Hiểu biết vững chắc về các khái niệm AI và học máy
  • Thông thạo thiết kế và điều khiển hệ thống robot
  • Có kinh nghiệm với các ngôn ngữ lập trình như Python hoặc C++

Đối tượng

  • Các nhà nghiên cứu AI
  • Các chuyên gia Robotics
  • Kỹ sư phần mềm
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories