课程大纲

介绍 Physical AI

  • Physical AI 的定义和范围
  • 关键元件:AI 演算法和物理系统
  • 与工业应用的相关性

AI 驱动型物理系统

  • 机器人和自主系统概述
  • 物料搬运和流程自动化中的 AI
  • 工业环境中的人机协作

设计 Physical AI 解决方案

  • 识别行业挑战和机遇
  • AI 增强型物理系统的原型设计
  • 模拟和验证设计

在工业过程中实施 Physical AI

  • 与现有工业基础设施集成
  • 为制造和物流部署自治系统
  • 确保系统可靠性和安全性

评估 Physical AI 应用程式

  • 关键绩效指标和指标
  • 评估成本效益和投资回报率
  • Scala工业环境的适用性注意事项

克服 Physical AI 收养中的挑战

  • 技术和运营障碍
  • 解决工作力技能差距
  • 确保符合行业标准

案例研究和未来趋势

  • Physical AI 实施的成功案例
  • 新兴技术和创新
  • AI 驱动型工业自动化的未来

总结和后续步骤

要求

  • 人工智慧和机器学习概念的基础知识
  • 熟悉工业流程和操作

观众

  • 工业工程师
  • 制造专家
  • 技术高管
 21 小时

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