課程簡介

高級 Physical AI 簡介

  • 高級 Physical AI 概念概述
  • 自主系統的最新發展和趨勢
  • 設計自主系統的主要挑戰

高級系統設計

  • 複雜系統的機械和電氣設計
  • 集成先進的感測器和執行器
  • 能源管理和可持續性

用於自主性的 AI 演算法

  • 用於感知和規劃的深度學習
  • 用於自適應控制的強化學習
  • 優化 AI 管道以進行實時決策

實時數據處理和集成

  • 先進的感測器融合技術
  • 動態環境的即時數據處理
  • 高級導航和避障策略

模擬和驗證

  • 模擬環境的高級使用
  • 建模和測試複雜場景
  • 系統驗證和性能優化

自動化和部署策略

  • Programming 用於自動化的高級工作流程
  • 確保自主部署的可靠性和安全性
  • Scala自治系統的可用性和維護

探索未來趨勢和挑戰

  • 人機交互和協作的進步
  • 自治系統中的道德考慮
  • Physical AI 在各個行業的未來

總結和後續步驟

最低要求

  • 對 AI 和機器學習概念有深入的理解
  • 熟練掌握機器人系統設計和控制
  • 具有 Python 或 C++ 等程式設計語言的經驗

觀眾

  • AI 研究人員
  • Robotics 專家
  • 軟體工程師
 21 時間:

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