Programa do Curso

Introdução aos conceitos avançados Physical AI

  • Panorâmica dos conceitos avançados Physical AI
  • Desenvolvimentos e tendências recentes em sistemas autónomos
  • Principais desafios na conceção de sistemas autónomos

Conceção de sistemas avançados

  • Conceção mecânica e eléctrica de sistemas complexos
  • Integração de sensores e actuadores avançados
  • Gestão de energia e sustentabilidade

Algoritmos de IA para a autonomia

  • Aprendizagem profunda para perceção e planeamento
  • Aprendizagem por reforço para controlo adaptativo
  • Otimização de condutas de IA para tomada de decisões em tempo real

Processamento e integração de dados em tempo real

  • Técnicas avançadas de fusão de sensores
  • Processamento de dados em tempo real para ambientes dinâmicos
  • Estratégias avançadas de navegação e de prevenção de obstáculos

Simulação e validação

  • Utilização avançada de ambientes de simulação
  • Modelação e teste de cenários complexos
  • Validação do sistema e otimização do desempenho

Estratégias de automatização e implementação

  • [Fluxos de trabalho avançados para automatização
  • Garantir a fiabilidade e a segurança nas implantações autónomas
  • Scala fiabilidade e manutenção de sistemas autónomos

Explorar as tendências e os desafios futuros

  • Avanços na interação e colaboração entre humanos e robôs
  • Considerações éticas nos sistemas autónomos
  • O futuro da Physical AI em vários sectores

Resumo e próximas etapas

Requisitos

  • Forte compreensão dos conceitos de IA e de aprendizagem automática
  • Proficiência em conceção e controlo de sistemas robóticos
  • Experiência com linguagens de programação como Python ou C++

Público-alvo

  • Investigadores de IA
  • Especialistas em Robotics
  • Engenheiros de software
 21 Horas

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