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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