Introduction to Physical AI: Building Intelligent Machines

• Podstawowa znajomość programowania (Python zalecane)
• Zainteresowanie robotyką i sztuczną inteligencją

Publiczność

• Programiści AI
• Entuzjaści technologii
• Studenci STEM

Physical AI łączy sztuczną inteligencję z robotyką, tworząc inteligentne maszyny zdolne do interakcji ze światem fizycznym. Ta najnowocześniejsza dziedzina łączy prototypowanie sprzętu, algorytmy sztucznej inteligencji i aplikacje w świecie rzeczywistym.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących uczestników, którzy chcą poznać podstawy Physical AI, w tym jego komponenty, proces rozwoju i praktyczną implementację podstawowych inteligentnych maszyn.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zasady i potencjalne zastosowania Physical AI.
• Projektować i prototypować proste systemy robotyczne oparte na sztucznej inteligencji.
• Wdrożyć podstawowe algorytmy sztucznej inteligencji do percepcji maszynowej i podejmowania decyzji.
• Poruszać się i używać narzędzi takich jak ROS do rozwoju robotyki.
• Zintegruj sprzęt i oprogramowanie, aby zbudować funkcjonalne inteligentne maszyny.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

Wprowadzenie do Physical AI

• Czym jest Physical AI?
• Kluczowe komponenty: sprzęt, oprogramowanie i sztuczna inteligencja
• Zastosowania Physical AI w rzeczywistych scenariuszach

Podstawy Robotics

• Podstawowe pojęcia z zakresu robotyki i automatyki
• Przegląd czujników, siłowników i kontrolerów
• Wprowadzenie do systemu operacyjnego robota (ROS)

Algorytmy sztucznej inteligencji dla systemów fizycznych

• Uczenie maszynowe i percepcja dla robotyki
• Podstawy planowania ścieżki i nawigacji
• Wprowadzenie do podejmowania decyzji i kontroli

Prototypowanie i tworzenie inteligentnych maszyn

• Wybór odpowiedniego sprzętu: Arduino, Raspberry Pi i inne
• Integracja czujników i siłowników
• Budowanie i testowanie prostego systemu robotycznego opartego na sztucznej inteligencji

Praktyczne Activiti

• Konfiguracja podstawowego środowiska ROS
• Opracowanie robota podążającego za linią
• Wdrożenie podstawowego systemu omijania przeszkód

Wdrożenie i testowanie w świecie rzeczywistym

• Debugowanie i rozwiązywanie problemów z systemami robotycznymi
• Testowanie prototypów w terenie
• Analiza wydajności i iteracja projektu

Wyzwania i przyszłe trendy

• Skalowanie od prototypów do pełnych systemów
• Względy etyczne i bezpieczeństwa w Physical AI
• Pojawiające się technologie i innowacje

Podsumowanie i kolejne kroki