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Course Outline
물리 AI 및 로보틱스 소개
- 물리 AI와 그 발전에 대한 개요
- 산업 자동화 및 그 이상의 응용
- 지능형 로보틱 시스템의 주요 구성 요소
로보틱스 시스템 설계
- 로봇의 기계 설계 원칙
- 센서와 액추에이터의 통합
- 전원 시스템 및 에너지 효율성
로보틱스를 위한 AI 모델
- 인지 및 의사 결정을 위한 머신러닝 활용
- 로보틱스에서의 강화 학습
- 로보틱 시스템을 위한 AI 파이프라인 구축
실시간 센서 통합
- 센서 퓨전 기술
- LiDAR, 카메라 및 기타 센서에서 데이터를 처리
- 실시간 탐색 및 장애물 회피
시뮬레이션 및 테스트
- Gazebo 및 MATLAB Robotics Toolbox와 같은 시뮬레이션 도구 사용
- 동적 환경 모델링
- 성능 평가 및 최적화
자동화 및 배포
- 산업 자동화를 위한 로봇 프로그래밍
- 반복 작업에 대한 워크플로우 개발
- 배포의 안전성과 신뢰성 보장
고급 주제 및 미래 동향
- 협력 로봇(cobots)과 인간-로봇 상호작용
- 로보틱스에서의 윤리적 및 규제 고려 사항
- 자동화에서의 물리 AI의 미래
요약 및 다음 단계
Requirements
- 로보틱스 및 자동화 시스템에 대한 기본 지식
- 프로그래밍에 능숙함, 특히 Python
- AI 기본 원리 이해
대상자
- 로보틱스 엔지니어
- 자동화 전문가
- AI 개발자
21 Hours