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Schulungsübersicht

Einführung in die multimodale KI in der Robotik

  • Die Rolle der multimodalen KI in der Robotik
  • Überblick über Sensorsysteme bei Robotern

Technologien der multimodalen Sensorik

  • Arten von Sensoren sowie deren Einsatzmöglichkeiten in der Robotik
  • Integration und Synchronisation verschiedener Sensorsignale

Entwicklung multimodaler Robotersysteme

  • Gestaltungsgrundsätze für multimodale Roboter
  • Frameworks und Werkzeuge zur Entwicklung von Robotersystemen

KI-Algorithmen zur Sensordatenfusion

  • Methoden zum Zusammenführen von Sensordaten
  • Maschinlernmodelle für die Entscheidungsfindung in Robotik-Anwendungen

Entwicklung autonomer Roboterverhaltensweisen

  • Wie man Roboter entwirft, die sich in ihrer Umgebung orientieren und interagieren können
  • Fallstudien zu autonomen Robotern aus verschiedenen Branchen

Echtzeitverarbeitung von Daten

  • Umgang mit großen Mengen an Sensordaten in Echtzeit
  • Optimierung der Systemleistung hinsichtlich Reaktionsgeschwindigkeit und Genauigkeit

Aktuatorik und Steuerung bei multimodalen Robotern

  • Umwandlung von Sensordaten in Roboterbewegungen
  • Regelungskonzepte für komplexe Aufgaben in der Robotik

Ethische Aspekte bei Robotersystemen

  • Die ethische Nutzung von Robotern im Fokus
  • Datenschutz und Sicherheit bei der Erfassung roboterbezogener Daten

Projektarbeit und Bewertung

  • Entwurf, Prototypenentwicklung sowie Fehleranalyse eines einfachen multimodalen Robotersystems
  • Auswertung der Ergebnisse und Feedbackabgabe

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Solide Grundkenntnisse in Robotik und Künstlicher Intelligenz
  • Sichere Beherrschung der Programmiersprachen Python und C++
  • Verständnis von Sensortechnologien

Zielgruppe

  • Robotik-Ingenieure
  • KI-Forscher
  • Spezialisten für Automatisierungstechnik
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (2)

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