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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