Kerangka Materi

Pendahuluan tentang Physical AI Lanjut

  • Tinjuan tentang konsep Physical AI lanjut
  • Perkembangan dan tren terbaru dalam sistem autonom
  • Tantangan utama dalam merancang sistem autonom

Perancangan Sistem Lanjut

  • Perancangan mekanis dan listrik untuk sistem kompleks
  • Integrasi sensor dan aktor lanjut
  • Pemanajemen energi dan keterlayanan

Algoritma AI untuk Kemandirian

  • Belajar mendalam untuk pengenalan dan perencanaan
  • Belajar memperkuat untuk kontrol adaptif
  • Optimisasi jalur AI untuk pengambilan keputusan waktu nyata

Pengolahan dan Integrasi Data Waktu Nyata

  • Teknik fusi sensor lanjut
  • Pengolahan data waktu nyata untuk lingkungan dinamis
  • Strategi navigasi dan penanganan halangan lanjut

Simulasi dan Validasi

  • Penggunaan lingkungan simulasi lanjut
  • Pemodelan dan pengujian skenario kompleks
  • Validasi sistem dan optimisasi kinerja

Strategi Otomatisasi dan Penerapan

  • Programming workflow otomatisasi lanjut
  • Memastikan keandalan dan keamanan dalam penerapan autonom
  • Skalabilitas dan pemeliharaan sistem autonom

Menjelajahi Tren dan Tantangan Masa Depan

  • Kemajuan dalam interaksi dan kolaborasi manusia-robot
  • Konsiderasi etis dalam sistem autonom
  • Masa depan Physical AI dalam berbagai industri

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Memahami konsep AI dan machine learning dengan baik
  • Ahli dalam desain dan kontrol sistem robotika
  • Pengalaman dengan bahasa pemrograman seperti Python atau C++

Penonton

  • Peneliti AI
  • Ahli robotika
  • Insinyur peranti lunak
 21 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait