Cursusaanbod

Inleiding tot Advanced Physical AI

  • Overzicht van geavanceerde Physical AI concepten
  • Recente ontwikkelingen en trends op het gebied van autonome systemen
  • Belangrijke uitdagingen bij het ontwerpen van autonome systemen

Geavanceerd systeemontwerp

  • Mechanisch en elektrisch ontwerp voor complexe systemen
  • Integratie van geavanceerde sensoren en actuatoren
  • Energiebeheer en duurzaamheid

AI-algoritmen voor autonomie

  • Deep learning voor perceptie en planning
  • Reinforcement learning voor adaptieve controle
  • Optimalisatie van AI-pijplijnen voor real-time besluitvorming

Real-time gegevensverwerking en integratie

  • Geavanceerde technieken voor sensorfusie
  • Real-time gegevensverwerking voor dynamische omgevingen
  • Geavanceerde strategieën voor navigatie en het vermijden van obstakels

Simulatie en validatie

  • Geavanceerd gebruik van simulatieomgevingen
  • Modelleren en testen van complexe scenario's
  • Systeemvalidatie en prestatie-optimalisatie

Automatiserings- en implementatiestrategieën

  • Programming Geavanceerde workflows voor automatisering
  • Zorgen voor betrouwbaarheid en veiligheid bij autonome implementaties
  • ScalaBillijkheid en onderhoud van autonome systemen

Toekomstige trends en uitdagingen verkennen

  • Vooruitgang in de interactie en samenwerking tussen mens en robot
  • Ethische overwegingen in autonome systemen
  • De toekomst van Physical AI in verschillende industrieën

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Sterk begrip van AI en machine learning-concepten
  • Vaardigheid in het ontwerpen en besturen van robotsystemen
  • Ervaring met programmeertalen zoals Python of C++

Audiëntie

  • AI-onderzoekers
  • Robotics Deskundigen
  • Software-ingenieurs
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën