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课程大纲
Robotics 中的多模态 AI 简介
- 多模态人工智能在机器人技术中的作用
- 机器人感觉系统概述
多模态传感技术
- 传感器的类型及其在机器人中的应用
- 整合和同步不同的感官输入
构建多模态机器人系统
- 多模态机器人的设计原则
- 机器人系统开发的框架和工具
用于 Sensor Fusion 的 AI 算法
- 合并感官数据的技术
- 用于机器人决策的机器学习模型
开发自主机器人行为
- 创建可以导航并与环境交互的机器人
- 各行各业自主机器人案例研究
实时数据处理
- 实时处理大量感官数据
- 优化性能,提高响应速度和准确性
多模态机器人的驱动和控制
- 将感官输入转化为机器人运动
- 用于复杂机器人任务的控制系统
机器人系统中的伦理考虑
- 讨论机器人的道德使用
- 机器人数据收集中的隐私和安全
项目与评估
- 设计、原型制作和故障排除简单的多模式机器人系统
- 评估和反馈
摘要和后续步骤
要求
- 机器人和人工智能的坚实基础
- 熟练使用 Python 和 C++
- 传感器技术知识
观众
- Robotics 工程师
- 人工智能研究人员
- 自动化专家
21 小时
客户评论 (1)
I feel I get the core skills I need to understand how the ROS fits together, and how to structure projects in it.