Schulungsübersicht
Einführung
Überblick über Künstliche Intelligenz (KI)
- Maschinelles Lernen
- Computerintelligenz
Verständnis der Konzepte neuronaler Netze
- Generative Netze
- Deep Neural Networks (tiefe neuronale Netze)
- Convolutional Neural Networks (Faltungsneuronale Netze)
Verständnis verschiedener Lernmethoden
- Überwachtes Lernen (Supervised Learning)
- Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning)
- Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning)
- Halbüberwachtes Lernen (Semi-supervised Learning)
Weitere Algorithmen der Computerintelligenz
- Fuzzy-Systeme
- Evolutionäre Algorithmen
Erkundung von KI-Ansätzen zur Optimierung
- Effektive Auswahl von KI-Ansätzen
Erlernen der stochastischen dynamischen Programmierung
- Beziehung zu KI
Implementierung mechatronischer Anwendungen mit KI
- Medizin
- Rettungswesen
- Verteidigung
- Branchenneutrale Trends
Fallstudie: Das intelligente Roboterauto
Programmierung der Hauptsysteme eines Roboters
- Projektplanung
Implementierung von KI-Fähigkeiten
- Suche und Bewegungssteuerung
- Lokalisierung und Kartierung
- Verfolgung und Steuerung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Informatik und Ingenieurwesen
Zielgruppe
- Ingenieurinnen und Ingenieure
Erfahrungsberichte (2)
Bereitstellung der Materialien (virtuelle Maschine), um direkt mit den Übungen zu beginnen, sowie Erläuterung der ROS2-Kernkonzepte. Warum bestimmte Dinge auf eine bestimmte Weise funktionieren.
Arjan Bakema
Kurs - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Maschinelle Übersetzung
sein Wissen und die Nutzung von KI für Robotik in der Zukunft.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Kurs - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Maschinelle Übersetzung