Plan du cours

Introduction aux concepts avancés Physical AI

  • Aperçu des concepts avancés Physical AI
  • Développements récents et tendances dans les systèmes autonomes
  • Principaux défis liés à la conception de systèmes autonomes

Conception de systèmes avancés

  • Conception mécanique et électrique de systèmes complexes
  • Intégration de capteurs et d'actionneurs avancés
  • Gestion de l'énergie et durabilité

Algorithmes d'IA pour l'autonomie

  • Apprentissage en profondeur pour la perception et la planification
  • Apprentissage par renforcement pour le contrôle adaptatif
  • Optimisation des pipelines d'IA pour la prise de décision en temps réel

Traitement et intégration des données en temps réel

  • Techniques avancées de fusion de capteurs
  • Traitement des données en temps réel pour les environnements dynamiques
  • Stratégies avancées de navigation et d'évitement des obstacles

Simulation et validation

  • Utilisation avancée des environnements de simulation
  • Modélisation et test de scénarios complexes
  • Validation des systèmes et optimisation des performances

Automatisation et stratégies de déploiement

  • Programming flux de travail avancés pour l'automatisation
  • Garantir la fiabilité et la sécurité des déploiements autonomes
  • Scalabilité et maintenance des systèmes autonomes

Explorer les tendances et les défis futurs

  • Progrès dans l'interaction et la collaboration homme-robot
  • Considérations éthiques dans les systèmes autonomes
  • L'avenir du Physical AI dans diverses industries

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Forte compréhension des concepts d'IA et d'apprentissage automatique
  • Maîtrise de la conception et du contrôle de systèmes robotiques
  • Expérience avec des langages de programmation tels que Python ou C++.

Audience

  • Chercheurs en IA
  • Experts en Robotics
  • Ingénieurs en logiciel
 21 Heures

Nombre de participants


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