課程簡介

物理人工智能與機器人導論

  • 物理人工智能概述及其發展歷程
  • 工業自動化及其他領域的應用
  • 智能機器人系統的關鍵組件

機器人系統設計

  • 機器人機械設計原則
  • 傳感器與執行器的集成
  • 動力系統與能源效率

機器人中的AI模型

  • 使用機器學習進行感知與決策
  • 機器人中的強化學習
  • 構建機器人系統的AI流水線

即時傳感器集成

  • 傳感器融合技術
  • 處理LiDAR、攝像頭及其他傳感器的數據
  • 即時導航與障礙物避讓

仿真與測試

  • 使用仿真工具如Gazebo和MATLAB Robotics Toolbox
  • 動態環境建模
  • 性能評估與優化

自動化與部署

  • 爲工業自動化編程機器人
  • 開發重複任務的工作流程
  • 確保部署的安全性與可靠性

高級主題與未來趨勢

  • 協作機器人(cobots)與人機交互
  • 機器人倫理與監管考量
  • 物理人工智能在自動化中的未來

總結與下一步

最低要求

  • 機器人技術與自動化系統的基礎知識
  • 熟練掌握編程,建議使用Python
  • 熟悉AI基礎知識

受衆

  • 機器人工程師
  • 自動化專家
  • AI開發者
 21 時間:

人數


每位參與者的報價

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