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Schulungsübersicht
Einführung in die multimodale KI in der Robotik
- Die Rolle der multimaltionalen KI in der Robotik
- Überblick über sensorische Systeme in Robotern
Multimodale Sensortechnologien
- Arten von Sensoren und ihre Anwendungen in der Robotik
- Integration und Synchronisation verschiedener sensorischer Eingänge
Multimodale Roboter-Systeme entwickeln
- Gestaltungskonzepte für multimodale Roboter
- Frameworks und Werkzeuge zur Entwicklung robotischer Systeme
AI-Algorithmen für Sensordatenfusion
- Techniken zur Kombination von sensorischen Daten
- Machine-Learning-Modelle für Entscheidungsfindung in der Robotik
Entwicklung autonomen roboterhaften Verhaltens
- Erstellen von Robotern, die sich mit ihrer Umgebung navigieren und interagieren können
- Fallstudien autonomer Roboter in verschiedenen Branchen
Echtzeit-Datenaufbereitung
- Umgang mit hochvolumigen sensorischen Daten in Echtzeit
- Optimierung der Leistung für Reaktionsfähigkeit und Genauigkeit
Aktuation und Steuerung in multimodalen Robotern
- Übersetzen von sensorischen Eingängen in roboterische Bewegungen
- Steuersysteme für komplexe roboterische Aufgaben
Ethische Aspekte bei Roboter-Systemen
- Diskussion über die ethische Nutzung von Robotern
- Datenschutz und Sicherheit in der Datenerfassung durch Roboter
Projekt und Bewertung
- Konzipieren, Prototypisieren und Ausbessern eines einfachen multimodalen Robotersystems
- Bewertung und Rückmeldung
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Starkes Grundwissen in Robotik und KI
- Fachkenntnisse in Python und C++
- Kenntnisse über Sensortechnologien
Zielgruppe
- Robotik-Ingenieure
- KI-Forscher
- Automatisierungsspezialisten
21 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Ich fühle mich damit ausgestattet, die Kernfähigkeiten zu verstehen, wie sich der ROS zusammenfügt und wie man Projekte darin strukturiert.
Dan Goldsmith - Coventry University
Kurs - ROS: Programming for Robotics
Maschinelle Übersetzung