Đề cương khóa học

Giới Thiệu về Advanced Physical AI

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

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 điều khiển tiên tiến
  • Quản lý năng lượng và bền vững

Thuật Toán AI cho Tự Động Hóa

  • Học sâu cho nhận diện và lập kế hoạch
  • Học tăng cường cho điều khiển thích ứng
  • Tối ưu hóa các ống dẫn AI cho quyết định thời gian thực

Xử Lý và Tích Hợp Dữ Liêu 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 vật cản tiên tiến

Mô Phỏng và Xác Nhận

  • Sử dụng các môi trường mô phỏng tiên tiến
  • Mô hình hóa và kiểm tra các tình huống phức tạp
  • Xác nhận hệ thống và tối ưu hóa hiệu suất

Các Chiến Lược Tự Động Hóa và Triển Khai

  • Lập trình các luồng làm việc nâng cao cho tự động hóa
  • Đảm bảo tính tin cậy và an toàn trong các triển khai tự động hóa
  • Tính mở rộng và bảo trì các hệ thống tự động hóa

Khám Phá Các Xu Hướng và Thách Thức Tương Lai

  • Các tiến bộ trong tương tác và hợp tác giữa con người và robot
  • Các vấn đề đạo đức trong các hệ thống tự động hóa
  • Tương lai của Physical AI trong các ngành công nghiệp khác nhau

Tóm Lược và Các Bước Tiếp Theo

Requirements

  • Sở hữu kiến thức vững về các khái niệm AI và học máy
  • Chuyên môn về thiết kế và điều khiển hệ thống robotics
  • Kinh nghiệm với các ngôn ngữ lập trình như Python hoặc C++

Đối tượng học viên

  • Các nhà nghiên cứu AI
  • Các chuyên gia robotics
  • Các kỹ sư phần mềm
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories