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コース概要
高度な物理的AI入門
- 物理的AIにおける先進的な概念の概要説明
- 自律型システム分野における最近の動向とトレンド
- 自律型システム設計上の主な課題について
高度なシステム設計手法
- 複雑なシステム向けの機械的・電気的設計法
- 先進的なセンサーやアクチュエータの統合手法
- エネルギー管理および環境配慮型設計に関する知識
自律性実現のためのAIアルゴリズム
- 認識・計画作成のための深層学習技術
- 適応型制御を行うための強化学習法
- リアルタイムな意思決定に必要なAIパイプラインの最適化手法
リアルタイムデータ処理と統合技術
- 高度なセンサーフュージョン技法について
- 動的な環境下で生じるリアルタイムデータ処理法
- 先進的なナビゲーションおよび障害物回避戦略について
シミュレーションと検証手法
- 高度なシミュレーション環境の活用方法
- 複雑な状況下でのモデル構築・テスト法について
- システム検証および性能向上手法についても学ぶ
自動化と展開戦略の基礎知識
- 自動化実現に必要な高度なワークフロー構築法
- 自律型システムを安全かつ確実に展開するための手法
- 自律型システムの拡張性および保守方法についても学習する
今後の発展動向と課題の考察
- 人間とロボットの相互作用・協働技術の進化状況
- 自律型システム導入における倫理的課題について
- さまざまな産業分野での物理的AIの今後の展開見通し
最後に、本コースを締めくくるための総括と次に向けたステップ説明を行います。
要求
- AIおよび機械学習に関する十分な理解があること
- ロボットシステムの設計および制御に精通していること
- PythonやC++などのプログラミング言語を使った経験があること
対象者
- AI研究者
- ロボティクスの専門家
- ソフトウェアエンジニア
21 時間