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Struttura del corso
Introduzione ai concetti avanzati dell’AI Fisica
- Panoramica sui principali concetti dell’AI Fisica avanzata
- Novità e tendenze recenti nei sistemi autonomi
- Principali sfide nella progettazione di sistemi autonomi
Progettazione avanzata dei sistemi
- Progettazione meccanica ed elettrica per sistemi complessi
- Integrazione di sensori e attuatori all’avanguardia
- Gestione energetica e sostenibilità dei sistemi
Algoritmi di intelligenza artificiale per l’autonomia
- Reti neurali profonde per la percezione e la pianificazione
- Apprendimento per rinforzo finalizzato al controllo adattivo
- Ottimizzazione dei flussi di lavoro dell’intelligenza artificiale per decisioni in tempo reale
Elaborazione e integrazione dei dati in tempo reale
- Tecniche avanzate di fusione dei dati provenienti dai sensori
- Elaborazione immediata delle informazioni in ambienti dinamici
- Strategie avanzate di navigazione e di evitamento degli ostacoli
Simulazione e validazione dei sistemi
- Utilizzo avanzato di ambienti di simulazione
- Modellazione e test di scenari complessi
- Validazione dei sistemi e ottimizzazione delle prestazioni
Strategie di automazione e deployment
- Programmazione di flussi di lavoro avanzati per l’automazione
- Garanzia di affidabilità e sicurezza nei sistemi autonomi in produzione
- Scalabilità e manutenibilità dei sistemi autonomi
Esplorazione delle tendenze future e delle sfide emergenti
- Progressi nell’interazione e nella collaborazione tra esseri umani e robot
- Aspetti etici legati ai sistemi autonomi
- Il futuro dell’AI Fisica in diversi settori industriali
Sintesi e prossimi passi
Requisiti
- Solida conoscenza dei concetti fondamentali di intelligenza artificiale e apprendimento automatico
- Buona padronanza nella progettazione e nel controllo di sistemi robotici
- Esperienza nell’utilizzo di linguaggi di programmazione come Python o C++
Destinatari del corso
- Ricercatori in ambito AI
- Esperti di robotica
- Ingegneri software
21 ore