Course Outline

고급 소개Physical AI

  • 고급 Physical AI 개념 개요
  • 자율 시스템의 최근 개발 및 동향
  • 자율 시스템 설계의 핵심 과제

고급 시스템 설계

  • 복잡한 시스템을 위한 기계 및 전기 설계
  • 첨단 센서 및 액추에이터 통합
  • 에너지 관리 및 지속 가능성

자율성을 위한 AI 알고리즘

  • 인식과 계획을 위한 심층 학습
  • 적응 제어를 위한 강화 학습
  • 실시간 의사결정을 위한 AI 파이프라인 최적화

실시간 데이터 처리 및 통합

  • 고급 센서 융합 기술
  • 동적 환경을 위한 실시간 데이터 처리
  • 고급 탐색 및 장애물 회피 전략

시뮬레이션 및 검증

  • 시뮬레이션 환경의 고급 활용
  • 복잡한 시나리오 모델링 및 테스트
  • 시스템 검증 및 성능 최적화

자동화 및 배포 전략

  • Programming 자동화를 위한 고급 워크플로
  • 자율 배포에서의 안정성과 안전성 보장
  • Scala자율시스템의 기능 및 유지관리

미래 트렌드와 과제 탐색

  • 인간-로봇 상호작용 및 협업의 발전
  • 자율 시스템의 윤리적 고려 사항
  • 다양한 산업에서의 Physical AI의 미래

요약 및 다음 단계

Requirements

  • AI 및 머신 러닝 개념에 대한 강력한 이해
  • 로봇 시스템 설계 및 제어에 대한 능숙함
  • Python 또는 C++과 같은 프로그래밍 언어에 대한 경험

청중

  • AI 연구자
  • Robotics전문가
  • 소프트웨어 엔지니어
 21 Hours

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