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Struttura del corso
Introduzione a Physical AI
- Definizione e campo di applicazione di Physical AI
- Componenti chiave: algoritmi di intelligenza artificiale e sistemi fisici
- Rilevanza per le applicazioni industriali
Sistemi fisici basati sull'intelligenza artificiale
- Panoramica della robotica e dei sistemi autonomi
- L'intelligenza artificiale nella movimentazione dei materiali e nell'automazione dei processi
- Collaborazione uomo-robot in ambienti industriali
Progettazione di Physical AI Soluzioni
- Identificare le sfide e le opportunità industriali
- Prototipazione di sistemi fisici potenziati dall'intelligenza artificiale
- Simulazione e convalida dei progetti
Implementazione Physical AI nei processi industriali
- Integrazione con le infrastrutture industriali esistenti
- Implementazione di sistemi autonomi per la produzione e la logistica
- Garantire l'affidabilità e la sicurezza del sistema
Valutazione di Physical AI Applicazioni
- Indicatori e metriche chiave di prestazione
- Valutazione dell'efficacia dei costi e del ROI
- ScalaConsiderazioni sulla bilità per gli ambienti industriali
Superare le sfide nell'adozione
- Barriere tecniche e operative
- Affrontare le lacune di competenze della forza lavoro
- Garantire la conformità agli standard del settore
Casi di studio e tendenze future
- Storie di successo nell'implementazione Physical AI
- Tecnologie emergenti e innovazioni
- Il futuro dell'automazione industriale basata sull'intelligenza artificiale
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Conoscenze di base dei concetti di intelligenza artificiale e machine learning
- Familiarità con i processi e le operazioni industriali
Pubblico
- Ingegneri industriali
- Specialisti della produzione
- Dirigenti tecnologici
21 ore