物理AI高级概念：设计自主系统 培训

本次由讲师指导的培训在中国（线上或线下）面向初级到中级水平的参与者，旨在探讨物理AI开发中的伦理、法律和治理问题。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解与物理AI相关的伦理挑战。
• 识别关键的治理框架和法规。
• 制定负责任的AI开发策略。
• 分析AI部署中的伦理困境案例。

本课程为讲师主导的培训（在中国线上或线下），面向希望探索协作机器人（cobot）及其他以人为本的AI系统在现代工作场所中的角色的中级参与者。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 理解以人为本的物理AI的原理及其应用。
• 探索协作机器人在提升工作场所生产力中的作用。
• 识别并解决人机交互中的挑战。
• 设计优化人类与AI驱动系统协作的工作流程。
• 在AI集成的工作场所中推动创新和适应性的文化。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向初学者，旨在探索Physical AI的基础知识，包括其组件、开发过程以及基本智能机器的实践实现。

培训结束后，学员将能够：

• 理解Physical AI的原理及其潜在应用。
• 设计并原型化简单的AI驱动机器人系统。
• 实现用于机器感知和决策的基本AI算法。
• 使用ROS等工具进行机器人开发。
• 集成硬件和软件，构建功能齐全的智能机器。

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向中级学员，旨在探讨Physical AI在工业环境中的应用，从概念化到实施。

通过本培训，学员将能够：

• 理解Physical AI的核心概念及其在工业创新中的作用。
• 设计和模拟AI驱动的物理系统，用于制造和物流。
• 实施Physical AI技术，优化工作流程和过程。
• 评估Physical AI应用的可行性和可扩展性。
• 应对将Physical AI集成到现有工业系统中的挑战。

本课程为讲师指导的中国（线上或线下）培训，面向希望提升设计、编程和部署智能机器人系统技能的学员。

课程结束时，学员将能够：

• 理解物理AI的原理及其在机器人和自动化中的应用。
• 为动态环境设计和编程智能机器人系统。
• 在机器人中实现自主决策的AI模型。
• 利用仿真工具进行机器人测试和优化。
• 应对传感器融合、实时处理和能源效率等挑战。