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课程大纲
介绍AI Agents在Robotics中的应用
- 机器人中AI应用的概述
- 机器人系统中的AI代理类型
- 将AI与机器人集成时面临的挑战
Machine Learning和Robotics的AI
- 针对机器人控制的强化学习
- 机器人决策中的监督学习和无监督学习
- 机器人中的迁移学习和领域适应
AI驱动的感知和传感
- 机器人感知的计算机视觉
- 传感器融合和数据处理
- 增强的对象检测和识别
自主导航和路径规划
- 基于AI的障碍物 avoidance
- 深度学习的路径规划
- 在Gazebo中模拟自主导航
人类与AI在Robotics中的Collaboration互动
- 了解人类与机器人之间的互动
- 开发辅助和协作机器人系统
- 伦理和安全考虑
工业和服务Robotics与AI
- 制造和物流中的AI应用
- AI驱动的机器人过程自动化(RPA)
- AI和机器人集成的未来趋势
部署AI驱动的Robotics系统
- 针对现实世界机器人优化AI模型
- 在生产中部署AI驱动的机器人解决方案
- 评估系统性能和适应性
总结和结论
要求
- 对人工智慧和机器学习原则有深入了解
- 有使用ROS等机器人框架的经验
- 能熟练使用AI驱动的机器人Python或C++
观众
- Robotics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