Đề cương khóa học

Giới thiệu về Multimodal AI trong Robotics

  • Vai trò của AI đa phương thức trong robot học
  • Tổng quan về các hệ thống cảm biến trong robot

Công nghệ cảm biến đa phương thức

  • Các loại cảm biến và ứng dụng của chúng trong robot học
  • Tích hợp và đồng bộ hóa các đầu vào cảm biến khác nhau

Xây dựng hệ thống robot đa phương thức

  • Nguyên tắc thiết kế cho robot đa phương thức
  • Khung và công cụ để phát triển hệ thống robot

Thuật toán AI cho Sensor Fusion

  • Kỹ thuật kết hợp dữ liệu cảm biến
  • Mô hình học máy để đưa ra quyết định trong robot học

Phát triển hành vi robot tự động

  • Tạo robot có thể điều hướng và tương tác với môi trường của chúng
  • Nghiên cứu điển hình về robot tự động trong các ngành công nghiệp khác nhau

Xử lý dữ liệu thời gian thực

  • Xử lý dữ liệu cảm biến khối lượng lớn trong thời gian thực
  • Tối ưu hóa hiệu suất để có khả năng đáp ứng và độ chính xác

Truyền động và điều khiển trong robot đa phương thức

  • Chuyển đổi đầu vào cảm biến thành chuyển động của robot
  • Hệ thống điều khiển cho các tác vụ robot phức tạp

Các cân nhắc về đạo đức trong hệ thống robot

  • Thảo luận về việc sử dụng robot một cách có đạo đức
  • Quyền riêng tư và bảo mật trong thu thập dữ liệu robot

Dự án và Đánh giá

  • Thiết kế, tạo mẫu và khắc phục sự cố một hệ thống robot đa phương thức đơn giản
  • Đánh giá và phản hồi

Tóm tắt và Các bước tiếp theo

Requirements

  • Nền tảng vững chắc về robot và AI
  • Thông thạo Python và C++
  • Kiến thức về công nghệ cảm biến

Đối tượng

  • Kỹ sư Robotics
  • Nghiên cứu viên AI
  • Chuyên gia tự động hóa
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (1)

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories