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 các hệ thống cảm biến trong robot

Công nghệ Cảm biến Đa phương thức

  • 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 phát triển hệ thống robot

Thuật toán AI cho việc Kết hợp Dữ liệu Cảm biến

  • 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 của Robot

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

Xử lý Dữ liệu Thời gian Thực

  • Xử lý dữ liệu cảm biến với lượng lớn trong thời gian thực
  • Tối ưu hóa hiệu suất cho khả năng phản hồi và độ chính xác

Hoạt động và Kiểm soát trong Robot Đa phương thức

  • Chuyển đổi dữ liệu cảm biến thành chuyển động robot
  • Hệ thống kiểm soát cho các nhiệm vụ robot phức tạp

Xem xét Đạo đức trong Hệ thống Robot

  • Thảo luận về việc sử dụng đạo đức của robot
  • Bảo mật và quyền riêng tư trong thu thập dữ liệu từ robot

Dự án và Đánh giá

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

Tổng kết và Bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Cơ sở vững chắc về robot học và AI
  • Thành thạo Python và C++
  • Kiến thức về công nghệ cảm biến

Đối tượng

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

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Đánh giá (1)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan