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课程大纲
机器人中的AI代理简介
- AI在机器人中的应用概述
- 机器人系统中的AI代理类型
- AI与机器人集成的挑战
机器学习的AI与机器人
- 强化学习用于机器人控制
- 监督学习和无监督学习用于机器人决策
- 机器人中的迁移学习和领域适应
AI驱动的感知与传感
- 计算机视觉用于机器人感知
- 传感器融合与数据处理
- AI增强的目标检测与识别
自主导航与路径规划
- 基于AI的障碍物避让
- 深度学习的路径规划
- 在Gazebo中模拟自主导航
人机协作中的AI
- 理解人机交互
- 开发辅助与协作机器人系统
- 伦理与安全考虑
工业与服务机器人中的AI
- AI在制造与物流中的应用
- AI驱动的机器人流程自动化(RPA)
- AI与机器人集成的未来趋势
部署AI驱动的机器人系统
- 优化AI模型以适用于实际机器人
- 在生产中部署AI驱动的机器人解决方案
- 评估系统性能与适应性
总结与下一步
要求
- 对人工智能和机器学习原理有深入理解
- 具备使用ROS等机器人框架的经验
- 熟练掌握Python或C++以用于AI驱动的机器人开发
受众
- 机器人工程师
- AI研究人员
- 自动化专家
21 小时
客户评论 (1)
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Adrian
课程 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
机器翻译