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

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien