Introduction to Physical AI: Building Intelligent Machines 교육 과정

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 고급 자율 시스템의 설계, 프로그래밍 및 배포에 대한 전문 지식을 심화하고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 자율 기능을 갖춘 고급 로봇 시스템을 설계합니다.
• 의사결정과 제어를 위한 최첨단 AI 모델을 구현합니다.
• 실시간 센서 데이터를 통합하고 최적화하여 성능을 향상시킵니다.
• 고급 시뮬레이션 도구를 활용하여 시스템 테스트와 검증을 수행합니다.
• 자동화 및 배포의 복잡한 과제를 해결합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Physical AI 개발의 윤리, 법률 및 거버넌스 측면을 알아보고자 하는 초급에서 중급 수준의 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Physical AI과 관련된 윤리적 과제를 이해하십시오.
• 주요 거버넌스 프레임워크와 규정을 파악합니다.
• 책임 있는 AI 개발을 위한 전략을 개발하세요.
• AI 배포에 있어서 윤리적 딜레마에 대한 사례 연구를 분석합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 현대 직장에서 협업 로봇(코봇)과 기타 인간 중심 AI 시스템의 역할을 알아보고자 하는 중급 수준의 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 인간 중심주의Physical AI의 원리와 그 응용 분야를 이해합니다.
• 직장 생산성 향상에 있어 협동 로봇의 역할을 살펴보세요.
• 인간과 기계의 상호작용에서 발생하는 과제를 파악하고 해결합니다.
• 인간과 AI 기반 시스템 간의 협업을 최적화하는 워크플로를 설계합니다.
• AI가 통합된 직장에서 혁신과 적응력을 키우는 문화를 장려합니다.

대한민국에서 강사가 주도하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 개념화에서 구현까지 산업 현장에서 Physical AI의 응용 프로그램을 탐색하고자 하는 중급 수준 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Physical AI의 핵심 개념과 산업 혁신에서의 역할을 이해하세요.
• 제조 및 물류를 위한 AI 기반 물리적 시스템을 설계하고 시뮬레이션합니다.
• 워크플로 및 프로세스를 최적화하기 위해 Physical AI 기술을 구현합니다.
• Physical AI 애플리케이션의 실행 가능성 및 확장성을 평가합니다.
• Physical AI을 기존 산업 시스템에 통합하는 데 따른 과제를 탐색합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 자동화 및 그 외 분야에서 지능형 로봇 시스템을 설계, 프로그래밍, 배포하는 기술을 향상시키고자 하는 중급 수준의 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Physical AI의 원리와 로봇공학 및 자동화 분야의 응용 분야를 이해합니다.
• 역동적인 환경에 맞춰 지능형 로봇 시스템을 설계하고 프로그래밍합니다.
• 로봇의 자율적 의사결정을 위한 AI 모델을 구현합니다.
• 로봇 테스트와 최적화를 위해 시뮬레이션 도구를 활용합니다.
• 센서 융합, 실시간 처리, 에너지 효율성 등의 과제를 해결합니다.