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Schulungsübersicht
Einführung in Physical AI
- Was ist Physical AI?
- Schlüsselkomponenten: Hardware, Software und KI
- Anwendungen von Physical AI in realen Szenarien
Grundlagen der Robotik
- Grundkonzepte der Robotik und Automatisierung
- Überblick über Sensoren, Aktuatoren und Steuerungen
- Einführung in das Robot Operating System (ROS)
KI-Algorithmen für physische Systeme
- Maschinelles Lernen und Wahrnehmung für die Robotik
- Grundlagen der Wegplanung und Navigation
- Einführung in Entscheidungsfindung und Steuerung
Prototyping und Aufbau intelligenter Maschinen
- Auswahl der richtigen Hardware: Arduino, Raspberry Pi und andere
- Integration von Sensoren und Aktuatoren
- Aufbau und Test eines einfachen KI-gestützten Robotersystems
Praxisaktivitäten
- Einrichten einer grundlegenden ROS-Umgebung
- Entwicklung eines linienfolgenden Roboters
- Implementierung eines einfachen Hindernisvermeidungssystems
Bereitstellung und Tests in der Praxis
- Debugging und Fehlerbehebung bei Robotersystemen
- Feldeinsätze für Prototypen
- Leistungsanalyse und Iteration des Designs
Herausforderungen und zukünftige Trends
- Skalierung von Prototypen zu vollwertigen Systemen
- Ethische und sicherheitsrelevante Aspekte in der Physical AI
- Aufkommende Technologien und Innovationen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegende Programmierkenntnisse (Python wird empfohlen)
- Interesse an Robotik und künstlicher Intelligenz
Zielgruppe
- KI-Entwicklerinnen und -Entwickler
- Technikbegeisterte
- Studierende der MINT-Fächer
14 Stunden