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코스 개요
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
요건
- 인공지능 및 머신러닝 개념에 대한 기본 지식
- 산업 공정 및 운영에 대한 이해
대상자
- 산업 공학자
- 제조 전문가
- 기술 임원
21 시간