Course Outline

소개

Artificial Intelligence (AI) 개요

  • 기계 학습
  • 컴퓨팅 지능

Neural Networks의 개념 이해

  • 생성 네트워크
  • 심층 신경망
  • 컨볼루션 신경망

다양한 학습 방법 이해

  • 지도 학습
  • 비지도 학습
  • 강화 학습
  • 준지도 학습

기타 전산 지능 알고리즘

  • 퍼지 시스템
  • 진화 알고리즘

최적화에 대한 인공 지능 접근 방식 탐색

  • AI 접근방식을 효과적으로 선택하기

확률론적 역학에 대해 배우기 Programming

  • AI와의 관계

AI로 메카트로닉 애플리케이션 구현

  • 구조하다
  • 방어
  • 업계에 구애받지 않는 추세

사례 연구: 지능형 로봇 자동차

Programming 로봇의 주요 시스템

  • 프로젝트 계획

AI 기능 구현

  • Search 동작 및 모션 제어
  • 현지화 및 매핑
  • 추적 및 제어

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 컴퓨터 과학 및 공학에 대한 기본 이해

청중

  • 엔지니어
  21 Hours
 

Number of participants


Starts

Ends


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

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