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Schulungsübersicht
Einführung in fortgeschrittene Physical AI
- Überblick über fortgeschrittene Physical AI-Konzepte
- Aktuelle Entwicklungen und Trends in autonomen Systemen
- Wichtige Herausforderungen beim Design autonomer Systeme
Fortgeschrittenes Systemdesign
- Mechanisches und elektrisches Design für komplexe Systeme
- Integration fortgeschrittener Sensoren und Aktuatoren
- Energiemanagement und Nachhaltigkeit
KI-Algorithmen für Autonomie
- Deep Learning für Wahrnehmung und Planung
- Reinforcement Learning für adaptive Steuerung
- Optimierung von KI-Pipelines für Echtzeit-Entscheidungsfindung
Echtzeit-Datenverarbeitung und Integration
- Fortgeschrittene Techniken der Sensorfusion
- Echtzeit-Datenverarbeitung für dynamische Umgebungen
- Fortgeschrittene Strategien zur Navigation und Hindernisvermeidung
Simulation und Validierung
- Fortgeschrittene Nutzung von Simulationsumgebungen
- Modellierung und Test komplexer Szenarien
- Systemvalidierung und Leistungsoptimierung
Automatisierungs- und Einsatzstrategien
- Programmierung fortschrittlicher Workflows für Automatisierung
- Gewährleistung von Zuverlässigkeit und Sicherheit bei autonomen Einsätzen
- Skalierbarkeit und Wartung autonomer Systeme
Erkundung zukünftiger Trends und Herausforderungen
- Fortschritte in der Mensch-Roboter-Interaktion und Zusammenarbeit
- Ethische Überlegungen bei autonomen Systemen
- Die Zukunft von Physical AI in verschiedenen Branchen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Starke Verständnis der KI- und Machine-Learning-Konzepte
- Kenntnisse im Design und der Steuerung robotischer Systeme
- Erfahrung mit Programmiersprachen wie Python oder C++
Zielgruppe
- KI-Forscher
- Experten für Robotik
- Softwareingenieure
21 Stunden