Struttura del corso

Introduzione all'AI Fisica Avanzata

  • Panoramica dei concetti avanzati di AI fisica
  • Sviluppi e tendenze recenti nei sistemi autonomi
  • Principali sfide nel progettare sistemi autonomi

Progettazione di Sistema Avanzata

  • Progettazione meccanica e elettrica per sistemi complessi
  • Integrazione di sensori ed attuatori avanzati
  • Gestione energetica e sostenibilità

Algoritmi AI per l'Autonomia

  • Apprendimento profondo per la percezione e il piano
  • Apprendimento ricorsivo per il controllo adattativo
  • Ottimizzazione delle pipeline AI per la decisione in tempo reale

Elaborazione e Integrazione dei Dati in Tempo Reale

  • Tecniche avanzate di fusione dei sensori
  • Elaborazione dei dati in tempo reale per ambienti dinamici
  • Strategie avanzate di navigazione e evitamento degli ostacoli

Simulazione e Validazione

  • Uso avanzato degli ambienti di simulazione
  • Modellizzazione e test di scenari complessi
  • Validazione del sistema e ottimizzazione delle prestazioni

Strategie di Automazione e Distribuzione

  • Programmazione di flussi di lavoro avanzati per l'automazione
  • Garanzia della affidabilità e sicurezza nelle distribuzioni autonome
  • Scalabilità e manutenzione dei sistemi autonomi

Esplorazione delle Tendenze Future e Sfide

  • Avanzamenti nell'interazione uomo-robot e collaborazione
  • Considerazioni etiche nei sistemi autonomi
  • Il futuro dell'AI fisica in vari settori industriali

Riepilogo e Passaggi Successivi

Requisiti

  • Comprensione approfondita dei concetti di IA e machine learning
  • Competenza nel design e controllo di sistemi robotici
  • Esperienza con linguaggi di programmazione come Python o C++

Pubblico obiettivo

  • Ricercatori in IA
  • Esperti di robotica
  • Ingegneri software
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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