お問い合わせを送信いただきありがとうございます！当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
予約を送信いただきありがとうございます！当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
コース概要
ロボティクスにおけるAIエージェントの概要
- ロボティクス分野におけるAIの応用例の紹介
- ロボットシステムに用いられる主なタイプのAIエージェント
- AIとロボティクスの統合における課題点の解説
ロボティクスにおける機械学習およびAI技術
- ロボット制御用強化学習の基本事項
- ロボットの意思決定において利用される教師あり学習・教師なし学習
- ロボティクスにおける転移学習およびドメイン適応の仕組み
AI駆動型知覚・センシング技術
- ロボットの知覚機能強化に用いられるコンピュータビジョン技術
- センサデータの統合および処理手法
- AIにより向上した物体検出・認識機能
自律的なナビゲーションと経路計画
- AIを用いた障害物回避手法
- 深層学習を活用した経路計画作成の方法
- Gazebo環境下での自律的ナビゲーションシミュレーション手順
ロボティクスにおける人間とAIの協働手法
- 人間とロボットのインタラクションに関する理解を深める
- 支援や共同作業を行うためのロボットシステムの開発方法
- 人間とAIが協働する際の倫理的・安全上の考慮事項について学ぶ
産業およびサービス分野におけるAI搭載型ロボット技術
- 製造業や物流分野でのAIの活用事例
- AI駆動型ロボティックプロセスオートメーション（RPA）技術の紹介
- 今後のAIとロボティクスの統合における発展動向
AI搭載型ロボットシステムの導入手法
- 実際の利用環境下でのAIモデルの最適化手法
- 生産現場へAI駆動型ロボットソリューションを導入するための手順
- システム性能や適応性を評価・検証する方法
まとめおよび次なる取り組みについて
要求
- AIおよび機械学習の基本原理に関する深い理解
- ROSなどのロボティクスフレームワークに関する実務経験
- AI駆動型ロボット開発においてPythonまたはC++の使用に長けていること
対象者
- ロボティクスエンジニア
- AI研究者
- 自動化技術者
21 時間
