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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