課程簡介

機器人中的AI代理簡介

  • AI在機器人中的應用概述
  • 機器人系統中的AI代理類型
  • AI與機器人集成的挑戰

機器學習的AI與機器人

  • 強化學習用於機器人控制
  • 監督學習和無監督學習用於機器人決策
  • 機器人中的遷移學習和領域適應

AI驅動的感知與傳感

  • 計算機視覺用於機器人感知
  • 傳感器融合與數據處理
  • AI增強的目標檢測與識別

自主導航與路徑規劃

  • 基於AI的障礙物避讓
  • 深度學習的路徑規劃
  • 在Gazebo中模擬自主導航

人機協作中的AI

  • 理解人機交互
  • 開發輔助與協作機器人系統
  • 倫理與安全考慮

工業與服務機器人中的AI

  • AI在製造與物流中的應用
  • AI驅動的機器人流程自動化(RPA)
  • AI與機器人集成的未來趨勢

部署AI驅動的機器人系統

  • 優化AI模型以適用於實際機器人
  • 在生產中部署AI驅動的機器人解決方案
  • 評估系統性能與適應性

總結與下一步

最低要求

  • 對人工智能和機器學習原理有深入理解
  • 具備使用ROS等機器人框架的經驗
  • 熟練掌握Python或C++以用於AI驅動的機器人開發

受衆

  • 機器人工程師
  • AI研究人員
  • 自動化專家
 21 時間:

人數


每位參與者的報價

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