Multimodal AI in Robotics

• 机器人和人工智能的坚实基础
• 熟练使用 Python 和 C++
• 传感器技术知识

观众

• Robotics 工程师
• 人工智能研究人员
• 自动化专家

多模态 AI 是构建高级机器人系统的关键，这些系统可以以复杂的方式与环境交互。

这种由讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望利用多模态人工智能整合各种感官数据以创建更自主、更高效的机器人的高级机器人工程师和人工智能研究人员，这些机器人可以看到、听到和触摸。

在培训结束时，参与者将能够：

• 在机器人系统中实现多模态传感。
• 开发用于传感器融合和决策的 AI 算法。
• 创建可以在动态环境中执行复杂任务的机器人。
• 解决实时数据处理和执行方面的挑战。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在现场实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 如需申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

Robotics 中的多模态 AI 简介

• 多模态人工智能在机器人技术中的作用
• 机器人感觉系统概述

多模态传感技术

• 传感器的类型及其在机器人中的应用
• 整合和同步不同的感官输入

构建多模态机器人系统

• 多模态机器人的设计原则
• 机器人系统开发的框架和工具

用于 Sensor Fusion 的 AI 算法

• 合并感官数据的技术
• 用于机器人决策的机器学习模型

开发自主机器人行为

• 创建可以导航并与环境交互的机器人
• 各行各业自主机器人案例研究

实时数据处理

• 实时处理大量感官数据
• 优化性能，提高响应速度和准确性

多模态机器人的驱动和控制

• 将感官输入转化为机器人运动
• 用于复杂机器人任务的控制系统

机器人系统中的伦理考虑

• 讨论机器人的道德使用
• 机器人数据收集中的隐私和安全

项目与评估

• 设计、原型制作和故障排除简单的多模式机器人系统
• 评估和反馈

摘要和后续步骤