Physical AI for Robotics and Automation

• 機器人和自動化系統的基礎知識
• 精通程式設計，最好 Python
• 熟悉 AI 基礎知識

觀眾

• Robotics 工程師
• 自動化專家
• AI 開發人員

Physical AI 將人工智慧和機器人技術相結合，創造出能夠自主決策並與物理環境交互的機器。

這種講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望提高設計、程式設計和部署智慧機器人系統以實現自動化等技能的中級參與者。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Physical AI 的原理及其在機器人和自動化中的應用。
• 為動態環境設計和程式設計智慧機器人系統。
• 實施 AI 模型，以便在機器人中進行自主決策。
• 利用模擬工具進行機器人測試和優化。
• 解決感測器融合、實時處理和能源效率等挑戰。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

Physical AI 和 Robotics 簡介

• Physical AI及其演變概述
• 工業自動化及其他領域的應用
• 智慧機器人系統的關鍵部件

Robotics 系統設計

• 機器人的機械設計原則
• 感測器和執行器的集成
• 電力系統和能源效率

適用於 Robotics 的 AI 模型

• 使用機器學習進行感知和決策
• 機器人中的強化學習
• 為機器人系統構建 AI 管道

實時感測器集成

• 感測器融合技術
• 處理來自 LiDAR、相機和其他感測器的數據
• 即時導航和避障

類比和測試

• 使用 Gazebo 和 MATLAB Robotics Toolbox 等模擬工具
• 動態環境建模
• 性能評估和優化

自動化和部署

• Programming 用於工業自動化的機器人
• 為重複性任務開發工作流程
• 確保部署的安全性和可靠性

高級主題和未來趨勢

• 協作機器人 （cobots） 和人機交互
• 機器人技術的倫理和監管考慮因素
• Physical AI 自動化的未來

總結和後續步驟