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 đối với các ứng dụng công nghiệp

Hệ thống Vật lý Điều khiển bởi AI

  • Tổng quan về robot và hệ thống tự động
  • AI trong xử lý vật liệu và tự động hóa quy trình
  • Sự hợp tác giữa 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
  • Nguyên mẫu hóa hệ thống vật lý được tăng cường bởi AI
  • Mô phỏng và xác thực thiết kế

Triển khai Physical AI trong Quy trình Công nghiệp

  • Tích hợp với cơ sở hạ tầng công nghiệp hiện có
  • Triển khai 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 thước đo hiệu suất chính
  • Đánh giá hiệu quả chi phí và ROI
  • Scala Khả năng ứng dụng trong môi trường công nghiệp

Vượt qua Thách thức trong Việc Áp dụng Physical AI

  • Rào cản kỹ thuật và vận hành
  • Giải quyết tình trạng thiếu hụt kỹ năng của lực lượng lao động
  • Đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn ngành

Nghiên cứu Tình huống và Xu hướng Tương lai

  • Câu chuyện thành công trong việc triển khai Physical AI
  • Các công nghệ và đổi mới mới nổi
  • Tương lai của tự động hóa công nghiệp điều khiển bởi AI

Tóm tắt và Các Bước Tiếp Theo

Requirements

  • Kiến thức cơ bản về trí tuệ nhân tạo và các khái niệm học máy
  • Làm quen với các quy trình và hoạt động công nghiệp

Đối tượng

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

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories