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課程簡介

實體人工智能與機器人導論

  • 實體人工智能概述及其發展歷程
  • 在工業自動化及其他領域的應用
  • 智能機器人系統的關鍵組件

機器人系統設計

  • 機器人的機械設計原則
  • 傳感器與執行器的集成
  • 動力系統與能源效率

機器人中的人工智能模型

  • 利用機器學習進行感知與決策
  • 機器人領域中的強化學習
  • 構建機器人系統的人工智能流程

實時傳感器集成

  • 傳感器融合技術
  • 處理來自雷達、相機及其他傳感器的數據
  • 實時導航與障礙物避讓

模擬與測試

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

自動化與部署

  • 編程機器人以實現工業自動化
  • 開發重複性任務的工作流程
  • 確保部署過程中的安全性與可靠性

進階主題與未來趨勢

  • 協作機器人(Cobots)與人機互動
  • 機器人領域中的倫理與法規考量
  • 實體人工智能在自動化領域的未來發展

最低要求

  • 具備機器人與自動化系統的基本知識
  • 熟練掌握編程技能,優先使用 Python
  • 熟悉人工智能基礎概念

目標學員

  • 機器人工程師
  • 自動化專家
  • 人工智能開發者
 21 小時

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