物理AI发展中的伦理与治理 培训

本次由讲师指导的中国（线上或线下）培训面向希望在设计、编程和部署高级自主系统方面深化专业知识的资深专业人士。

培训结束后，学员将能够：

• 设计具备自主能力的高级机器人系统。
• 实现用于决策和控制的尖端AI模型。
• 集成并优化实时传感器数据，以提升性能。
• 利用高级仿真工具进行系统测试和验证。
• 应对自动化和部署中的复杂挑战。

本课程为讲师指导的中国（线上或线下）培训，面向中级学员，旨在探讨协作机器人（cobots）及其他以人为中心的人工智能系统在现代工作场所中的作用。

通过本培训，学员将能够：

• 理解以人为中心的物理人工智能（Human-Centric Physical AI）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，推动创新与适应性的文化。

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。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向中级水平的参与者，旨在提升他们在设计和部署智能机器人系统以用于自动化及其他领域的能力。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解Physical 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。
• 为机器人实现自主决策的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。