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Schulungsübersicht
Einführung in die fortgeschrittene physische KI
- Übersicht über zentrale Konzepte der fortgeschrittenen physischen KI
- Aktuelle Entwicklungen und Trends im Bereich autonomer Systeme
- Die wichtigsten Herausforderungen bei der Konzeption autonomer Systeme
Fortgeschrittenes Systemdesign
- Mechanisches und elektrisches Design für komplexe Systeme
- Integration modernster Sensoren sowie Aktuatoren
- Energiemanagement und Nachhaltigkeit im Systemdesign
KI-Algorithmen für Autonomie
- Deep Learning für Wahrnehmung und Planung
- Reinforcement Learning zur adaptiven Steuerung von Systemen
- Optimierung von KI-Pipelines für zeitnahe Entscheidungsprozesse
Echtzeit-Datenverarbeitung und -integration
- Hochwertige Techniken zur Fusionsverarbeitung von Sensordaten
- Verarbeitung von Daten in Echtzeit – auch unter wechselhaften Bedingungen
- Modernste Strategien zur Navigation und Hinderniserkennung
Simulation und Validierung
- Ausführliche Anwendung von Simulationsumgebungen
- Modellierung und Testen komplexer Szenarien
- Validierung der Systeme sowie Optimierung ihrer Leistungsfähigkeit
Automatisierungs- und Implementierungsstrategien
- Programmierung komplexer Abläufe für die Automatisierung
- Gewährleistung von Zuverlässigkeit und Sicherheit bei der Einführung autonomer Systeme
- Skalierbarkeit sowie Wartbarkeit autonomer Lösungen
Zukunftsperspektiven und zentrale Herausforderungen im Bereich der physischen KI
- Fortschritte bei Interaktion und Zusammenarbeit zwischen Menschen und Robotern
- Ethische Aspekte autonomer Systeme
- Die zukünftige Entwicklung der physischen KI in unterschiedlichen Industrien
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fundierte Kenntnisse in Konzepten der KI und des maschinellen Lernens
- Sicherer Umgang mit der Konzeption sowie Steuerung von Robotiksystemen
- Erfahrung in Programmiersprachen wie Python oder C++
Zielgruppe
- Forscher im Bereich KI
- Robotik-Experten
- Softwareentwickler
21 Stunden