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Schulungsübersicht
Einführung in fortgeschrittene Physical AI
- Überblick über fortgeschrittene Physical AI-Konzepte
- Neueste Entwicklungen und Trends bei autonomen Systemen
- Zentrale Herausforderungen beim Entwurf autonomer Systeme
Fortgeschrittener Systementwurf
- Mechanischer und elektrischer Entwurf für komplexe Systeme
- Integration fortschrittlicher Sensoren und Aktuatoren
- Energiemanagement und Nachhaltigkeit
KI-Algorithmen für Autonomie
- Deep Learning für Wahrnehmung und Planung
- Verstärkungslernen für adaptive Steuerung
- Optimierung von AI-Pipelines für die Entscheidungsfindung in Echtzeit
Echtzeit-Datenverarbeitung und -Integration
- Fortgeschrittene Sensor-Fusionstechniken
- Echtzeit-Datenverarbeitung für dynamische Umgebungen
- Fortgeschrittene Navigations- und Hindernisvermeidungsstrategien
Simulation und Validierung
- Fortgeschrittene Nutzung von Simulationsumgebungen
- Modellierung und Prüfung komplexer Szenarien
- Systemvalidierung und Leistungsoptimierung
Automatisierung und Bereitstellungsstrategien
- Programming Fortgeschrittene Arbeitsabläufe für die Automatisierung
- Gewährleistung von Zuverlässigkeit und Sicherheit bei autonomen Einsätzen
- Scala Flexibilität und Wartung von autonomen Systemen
Erforschung zukünftiger Trends und Herausforderungen
- Fortschritte in der Mensch-Roboter-Interaktion und Zusammenarbeit
- Ethische Überlegungen bei autonomen Systemen
- Die Zukunft von Physical AI in verschiedenen Branchen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Ausgeprägtes Verständnis von Konzepten der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens
- Kenntnisse in der Entwicklung und Steuerung von Robotersystemen
- Erfahrung mit Programmiersprachen wie Python oder C++
Zielgruppe
- KI-Forscher
- Robotics-Experten
- Software-Ingenieure
21 Stunden