コース概要

AIエージェントのロボティクスへの導入

  • ロボット工学におけるAIの応用の概要
  • ロボットシステム内のAIエージェントの種類
  • AIとロボティクスを統合する際の課題

ロボティクスのための機械学習とAI

  • ロボット制御のための強化学習
  • 監督学習と非監督学習によるロボット意思決定
  • ロボティクスにおける転移学習とドメイン適応

AI駆動型知覚とセンシング

  • ロボット知覚のためのコンピュータビジョン
  • センサフュージョンとデータ処理
  • AIによる物体検出と認識の強化

自律的なナビゲーションと経路計画

  • AIベースの障害物回避
  • 深層学習による経路計画
  • Gazeboでの自律的なナビゲーションのシミュレーション

ロボティクスにおける人間-AI協働

  • 人間-ロボット相互作用の理解
  • 助成型および協力型ロボットシステムの開発
  • エチカルと安全上の考慮事項

産業用・サービスロボット工学におけるAI

  • 製造および物流におけるAIの応用
  • AI駆動型ロボティックプロセス自動化(RPA)
  • 今後のAIとロボティクスの統合のトレンド

AI駆動型ロボットシステムの展開

  • 実世界のロボティクスに最適化されたAIモデル
  • 本番環境でのAI駆動型ロボットソリューションの展開
  • システム性能と適応性の評価

まとめと次なるステップ

要求

  • AIと機械学習の原理に対する深い理解
  • ROSなどのロボティクスフレームワークの経験
  • PythonまたはC++を使用したAI駆動型ロボティクスのスキル

対象者

  • ロボティクスエンジニア
  • AI研究者
  • 自動化スペシャリスト
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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