Struttura del corso

Introduzione ad Advanced Physical AI

  • Panoramica dei concetti avanzati Physical AI
  • Sviluppi e tendenze recenti nei sistemi autonomi
  • Sfide chiave nella progettazione di sistemi autonomi

Progettazione avanzata del sistema

  • Progettazione meccanica ed elettrica per sistemi complessi
  • Integrazione di sensori e attuatori avanzati
  • Gestione dell'energia e sostenibilità

Algoritmi di intelligenza artificiale per l'autonomia

  • Deep learning per la percezione e la pianificazione
  • Apprendimento per rinforzo per il controllo adattivo
  • Ottimizzazione delle pipeline di intelligenza artificiale per il processo decisionale in tempo reale

Elaborazione e integrazione dei dati in tempo reale

  • Tecniche avanzate di fusione dei sensori
  • Elaborazione dei dati in tempo reale per ambienti dinamici
  • Strategie avanzate di navigazione ed evitamento degli ostacoli

Simulazione e convalida

  • Utilizzo avanzato di ambienti di simulazione
  • Modellazione e test di scenari complessi
  • Validazione del sistema e ottimizzazione delle prestazioni

Strategie di automazione e distribuzione

  • Programming Flussi di lavoro avanzati per l'automazione
  • Garantire affidabilità e sicurezza nelle implementazioni autonome
  • ScalaBilità e manutenzione dei sistemi autonomi

Esplorare le tendenze e le sfide future

  • Progressi nell'interazione e nella collaborazione uomo-robot
  • Considerazioni etiche nei sistemi autonomi
  • Il futuro di Physical AI in vari settori

Riepilogo e passaggi successivi

Requisiti

  • Solida comprensione dei concetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
  • Competenza nella progettazione e nel controllo di sistemi robotici
  • Esperienza con linguaggi di programmazione come Python o C++

Pubblico

  • Ricercatori di intelligenza artificiale
  • Robotics Esperti
  • Ingegneri del software
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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