Course Outline

물리적 AI 소개

  • 물리적 AI의 정의와 범위
  • 주요 구성 요소: AI 알고리즘과 물리적 시스템
  • 산업 적용의 관련성

AI 기반 물리적 시스템

  • 로봇 공학 및 자율 시스템 개요
  • 재료 취급 및 공정 자동화에서의 AI
  • 산업 환경에서의 인간-로봇 협업

물리적 AI 솔루션 설계

  • 산업 도전 과제 및 기회 식별
  • AI 강화 물리적 시스템 프로토타입 제작
  • 설계 시뮬레이션 및 검증

산업 공정에서의 물리적 AI 구현

  • 기존 산업 인프라와 통합
  • 제조 및 물류를 위한 자율 시스템 배포
  • 시스템 신뢰성과 안전 보장

물리적 AI 응용 프로그램 평가

  • 주요 성과 지표 및 메트릭
  • 비용 효율성과 ROI 평가
  • 산업 환경에서의 확장성 고려 사항

물리적 AI 도입의 도전 과제 극복

  • 기술적 및 운영적 장벽
  • 인력 기술 격차 해결
  • 산업 표준 준수 보장

사례 연구 및 미래 동향

  • 물리적 AI 구현 성공 사례
  • 새로운 기술 및 혁신
  • AI 기반 산업 자동화의 미래

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 인공지능 및 머신러닝 개념에 대한 기본 지식
  • 산업 공정 및 운영에 대한 이해

대상자

  • 산업 공학자
  • 제조 전문가
  • 기술 임원
 21 Hours

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