Đề cương khóa học

Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo đa phương thức trong Robot học

  • Vai trò của Trí tuệ nhân tạo đa phương thức trong Robot học
  • Tổng quan về 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 cho phát triển hệ thống robot

Thuật toán Trí tuệ nhân tạo cho sự kết hợp cảm biến

  • Các kỹ thuật kết hợp dữ liệu cảm biến
  • Mô hình học máy cho việc ra quyết định trong Robot học

Phát triển hành vi tự động trong robot

  • Tạo ra robot có thể di chuyển và tương tác với môi trường xung quanh
  • Các trường hợp nghiên cứu về robot tự động trong các ngành công nghiệp khác nhau

Xử lý dữ liệu thời gian thực

  • Xử lý dữ liệu cảm biến lớn trong thời gian thực
  • Tối ưu hóa hiệu suất cho tính phản hồi và chính xác

Động cơ và kiểm soát trong robot đa phương thức

  • Chuyển đổi đầu vào cảm biến thành chuyển động của robot
  • Hệ thống kiểm soát cho các nhiệm vụ robot phức tạp

Các vấn đề đạo đức trong hệ thống robot

  • Thảo luận về việc sử dụng robot theo đạo đức
  • Bảo mật và bảo vệ thông tin trong việc thu thập dữ liệu của robot

Dự án và đánh giá

  • Thiết kế, prototyping và khắc phục lỗi cho một hệ thống robot đa phương thức đơn giản
  • Đánh giá và phản hồi

Tổng kết và các bước tiếp theo

Requirements

  • Nền tảng vững chắc trong robot học và trí tuệ nhân tạo
  • Thạo Python và C++
  • Kiến thức về các công nghệ cảm biến

Đối tượng

  • Kỹ sư robot học
  • Nhà nghiên cứu AI
  • Chuyên gia tự động hóa
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (1)

Upcoming Courses

Related Categories