Đề cương khóa học

Giới thiệu về Physical AI

  • Định nghĩa và phạm vi của Physical AI
  • Các thành phần chính: thuật toán AI và hệ thống vật lý
  • Tầm quan trọng trong các ứng dụng công nghiệp

Hệ thống vật lý dẫn bởi AI

  • Tổng quan về robot học và hệ thống tự động
  • AI trong xử lý vật liệu và tự động hóa quy trình
  • Sức hợp tác giữa con người và robot trong môi trường công nghiệp

Thiết kế giải pháp Physical AI

  • Xác định các thách thức và cơ hội trong công nghiệp
  • Tạo mẫu các hệ thống vật lý được tăng cường bởi AI
  • Mô phỏng và xác minh thiết kế

Triển khai Physical AI trong các quy trình công nghiệp

  • Tích hợp với cơ sở hạ tầng công nghiệp hiện có
  • Triển khai các hệ thống tự động cho sản xuất và hậu cần
  • Đảm bảo độ tin cậy và an toàn của hệ thống

Đánh giá ứng dụng Physical AI

  • Các chỉ số và tiêu chí hiệu suất chính
  • Đánh giá hiệu quả chi phí và ROI
  • Các vấn đề về khả năng mở rộng trong môi trường công nghiệp

Vượt qua các thách thức trong việc áp dụng Physical AI

  • Các rào cản kỹ thuật và hoạt động
  • Đối phó với sự thiếu hụt kỹ năng của lực lượng lao động
  • Đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn ngành

Các trường hợp nghiên cứu và xu hướng tương lai

  • Các câu chuyện thành công trong việc triển khai Physical AI
  • Các công nghệ và sáng kiến mới nổi
  • Tương lai của tự động hóa công nghiệp do AI dẫn dắt

Tổng kết và các bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Kiến thức cơ bản về các khái niệm trí tuệ nhân tạo và học máy
  • Hiểu biết về các quá trình và hoạt động sản xuất công nghiệp

Đối tượng

  • Kỹ sư công nghiệp
  • Chuyên gia sản xuất
  • Giám đốc công nghệ
 21 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan