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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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