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課程簡介
Physical AI 和 Robotics 簡介
- Physical AI及其演變概述
- 工業自動化及其他領域的應用
- 智慧機器人系統的關鍵部件
Robotics 系統設計
- 機器人的機械設計原則
- 感測器和執行器的集成
- 電力系統和能源效率
適用於 Robotics 的 AI 模型
- 使用機器學習進行感知和決策
- 機器人中的強化學習
- 為機器人系統構建 AI 管道
實時感測器集成
- 感測器融合技術
- 處理來自 LiDAR、相機和其他感測器的數據
- 即時導航和避障
類比和測試
- 使用 Gazebo 和 MATLAB Robotics Toolbox 等模擬工具
- 動態環境建模
- 性能評估和優化
自動化和部署
- Programming 用於工業自動化的機器人
- 為重複性任務開發工作流程
- 確保部署的安全性和可靠性
高級主題和未來趨勢
- 協作機器人 (cobots) 和人機交互
- 機器人技術的倫理和監管考慮因素
- Physical AI 自動化的未來
總結和後續步驟
最低要求
- 機器人和自動化系統的基礎知識
- 精通程式設計,最好 Python
- 熟悉 AI 基礎知識
觀眾
- Robotics 工程師
- 自動化專家
- AI 開發人員
21 時間: