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课程大纲
高级 Physical AI 简介
- 高级 Physical AI 概念概述
- 自主系统的最新发展和趋势
- 设计自主系统的主要挑战
高级系统设计
- 复杂系统的机械和电气设计
- 集成先进的感测器和执行器
- 能源管理和可持续性
用于自主性的 AI 演算法
- 用于感知和规划的深度学习
- 用于自适应控制的强化学习
- 优化 AI 管道以进行实时决策
实时数据处理和集成
- 先进的感测器融合技术
- 动态环境的即时数据处理
- 高级导航和避障策略
模拟和验证
- 模拟环境的高级使用
- 建模和测试复杂场景
- 系统验证和性能优化
自动化和部署策略
- Programming 用于自动化的高级工作流程
- 确保自主部署的可靠性和安全性
- Scala自治系统的可用性和维护
探索未来趋势和挑战
- 人机交互和协作的进步
- 自治系统中的道德考虑
- Physical AI 在各个行业的未来
总结和后续步骤
要求
- 对 AI 和机器学习概念有深入的理解
- 熟练掌握机器人系统设计和控制
- 具有 Python 或 C++ 等程式设计语言的经验
观众
- AI 研究人员
- Robotics 专家
- 软体工程师
21 小时