Struttura del corso
Introduzione
Panoramica sull’Intelligenza Artificiale (AI)
- Machine learning
- Intelligenza computazionale
Comprensione dei concetti relativi alle reti neurali
- Reti generative
- Reti neurali profonde
- Reti neurali convoluzionali
Conoscenza dei vari metodi di apprendimento
- Apprendimento supervisionato
- Apprendimento non supervisionato
- Apprendimento per rinforzo
- Apprendimento semi-supervisionato
Altri algoritmi di intelligenza computazionale
- Sistemi fuzzy
- Algoritmi evolutivi
Analisi degli approcci di intelligenza artificiale per l’ottimizzazione
- Come scegliere in modo efficace le soluzioni basate su AI
Approfondimento sul programmazione dinamica stocastica
- Il rapporto tra questo metodo e l’intelligenza artificiale
Implementazione di applicazioni mecatroniche con l’ausilio dell’AI
- Settore medico
- Operazioni di soccorso
- Difesa e sicurezza
- Tendenze generali indipendenti dal settore industriale
Studio di caso: L’automobile robotica intelligente
Programmazione dei principali componenti di un robot
- Pianificazione del progetto
Integrazione delle capacità offerte dall’intelligenza artificiale
- Ricerca e controllo del movimento
- Localizzazione e mappatura dell’ambiente
- Tracciamento e regolazione dei parametri
Riassunto e prossimi passi da intraprendere
Requisiti
- Conoscenze di base in informatica e ingegneria
Destinatari
- Ingegneri
Recensioni (2)
Fornitura dei materiali (macchina virtuale) per iniziare immediatamente gli esercizi e spiegazione del nucleo di ROS2. Il motivo per cui le cose funzionano in un determinato modo.
Arjan Bakema
Corso - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Traduzione automatica
le sue conoscenze e l'utilizzo dell'IA per la Robotica nel Futuro.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Corso - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Traduzione automatica