Struttura del corso

Introduzione

Panoramica di Artificial Intelligence (AI)

  • Apprendimento automatico
  • Intelligenza computazionale

Comprendere i concetti di Neural Networks

  • Reti generative
  • Reti neurali profonde
  • Reti neurali di convoluzione

Comprendere i vari metodi di apprendimento

  • Apprendimento supervisionato
  • Apprendimento non supervisionato
  • Apprendimento per rinforzo
  • Apprendimento semi-supervisionato

Altri algoritmi di intelligenza computazionale

  • Sistemi fuzzy
  • Algoritmi evolutivi

Esplorare gli approcci dell'intelligenza artificiale all'ottimizzazione

  • Scegliere gli approcci all'IA in modo efficace

Imparare a conoscere la dinamica stocastica Programming

  • Rapporto con l'IA

Implementazione di applicazioni meccatroniche con l'intelligenza artificiale

  • Medicina
  • Salvataggio
  • Difesa
  • Tendenza indipendente dal settore

Caso di studio: L'auto robotica intelligente

Programming I principali sistemi di un robot

  • Pianificazione del progetto

Implementazione delle funzionalità di intelligenza artificiale

  • Searching e controllo del movimento
  • Localizzazione e mappatura
  • Tracciamento e controllo

Riepilogo e prossime tappe

Requisiti

  • Conoscenze di base di informatica e ingegneria

Pubblico

  • ingegneri
  21 ore
 

Numero di Partecipanti


Data Inizio

Data Fine


Le date sono soggette a disponibilità e si svolgono tra le 09:30 e le 16:30.
I corsi di formazione pubblici richiedono più di 5 partecipanti.

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