Introduction to Physical AI: Building Intelligent Machines 培训

这种由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望加深其在设计、程式设计和部署高级自主系统方面的专业知识的高级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 设计具有自主功能的高级机器人系统。
• 实施先进的 AI 模型进行决策和控制。
• 集成和优化即时感测器数据以提高性能。
• 利用高级模拟工具进行系统测试和验证。
• 解决自动化和部署中的复杂挑战。

这种由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）针对希望探索 Physical AI 开发的道德、法律和治理方面的初级到中级参与者。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解与 Physical AI 相关的道德挑战。
• 确定关键的治理框架和法规。
• 制定负责任的 AI 开发战略。
• 分析 AI 部署中道德困境的案例研究。

这种由讲师指导的现场培训在 中国（在线或现场）进行，面向希望探索协作机器人 （cobots） 和其他以人为本的 AI 系统在现代工作场所中的作用的中级参与者。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解以人为本 Physical AI 的原则及其应用。
• 探索协作机器人在提高工作场所生产力方面的作用。
• 识别并解决人机交互中的挑战。
• 设计可优化人类与 AI 驱动型系统之间协作的工作流程。
• 在 AI 集成的工作场所中促进创新和适应性的文化。

这种由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）针对希望探索 Physical AI 在工业环境中的应用（从概念化到实施）的中级参与者。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 Physical AI 的核心概念及其在工业创新中的作用。
• 为制造和物流设计和模拟 AI 驱动的物理系统。
• 实施 Physical AI 技术来优化工作流程和流程。
• 评估 Physical AI 应用程式的可行性和可扩充性。
• 应对将 Physical AI 集成到现有工业系统中的挑战。

这种由讲师指导的现场培训中国（在线或现场）面向希望提高设计、程式设计和部署智慧机器人系统以实现自动化及其他领域的技能的中级参与者。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 Physical AI 的原理及其在机器人和自动化中的应用。
• 为动态环境设计和程式设计智慧机器人系统。
• 实施 AI 模型，以便在机器人中进行自主决策。
• 利用模拟工具进行机器人测试和优化。
• 解决感测器融合、实时处理和能源效率等挑战。