Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение в напредна Физична ИИ
- Преглед на напредните концепции на Физична ИИ
- Последни разработки и тенденции в автономните системи
- Ключови предизвикателства при проектирането на автономни системи
Напредна система за дизайн
- Механичен и електрически дизайн за сложни системи
- Интеграция на напредни сензори и актуатори
- Управление на енергията и устойчивост
Алгоритми на ИИ за автономност
- Дълбоко обучение за възприятие и планиране
- Усилено обучение за адаптивен контрол
- Оптимизация на ИИ пиплайни за реално време за вземане на решения
Реално време обработка и интеграция на данни
- Напредни техники за фюзониране на сензори
- Реално време обработка на данни за динамични среди
- Напредни навигационни стратегии и стратегии за избягване на препятствия
Симулание и валидация
- Напредно използване на симулационни среди
- Моделиране и тестване на сложни сценарии
- Валидация на системите и оптимизация на производителността
Стратегии за автоматизация и развертане
- Програмиране на напредни работни процеси за автоматизация
- Обединяване на надежност и сигурност при автономни развертания
- Мащабируемост и поддръжка на автономни системи
Разглеждане на бъдещи тенденции и предизвикателства
- Напредъци в човешко-роботна взаимодействие и сътрудничество
- Етични разсъждения при автономни системи
- Бъдещето на Физична ИИ в различни отрасли
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Дълбоко разбиране на концепциите за изкуствен интелигент и машинно обучение
- Опит в проектиране и управление на роботни системи
- Опит с програмни езици като Python или C++
Целева група
- Изследователи в областта на изкуствен интелигент
- Специалисти в роботна техника
- Софтуерни инженери
21 часа