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コース概要
はじめに
人工知能(AI)概論
- 機械学習
- 計算知能
ニューラルネットワークの基礎概念理解
- 生成型ネットワーク
- 深層ニューラルネットワーク
- 畳み込みニューラルネットワーク
各種学習手法の理解
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 強化学習
- 半教師あり学習
その他の計算知能アルゴリズムについて
- ファジー理論システム
- 進化的アルゴリズム
最適化への人工知能アプローチの活用法探索
- 効果的なAI手法の選択方法
確率動的計画法について学ぶ
- AIとの関連性理解
メカトロニクス応用へのAI導入法
- 医療分野での活用
- 救助活動向けシステム構築
- 防衛関連への応用可能性
- 業界を超えた発展動向の把握
事例研究:知能型ロボットカーの開発例
ロボット主要システムのプログラミング手法
- プロジェクト計画立案方法
AI機能の実装法について
- 探索行動・動作制御手法
- 位置同定および環境マッピング技術
- 追跡および制御システムの構築法
まとめおよび今後の学習指針説明
要求
- コンピュータサイエンスおよび工学に関する基本的な知識
対象者
- エンジニアの方々
21 時間
お客様の声 (2)
演習をすぐに開始できるように仮想マシンなどの資材を提供し、ROS2 コアについて説明します。なぜ特定の仕組みで動作するのかという背景にも触れます。
Arjan Bakema
コース - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
機械翻訳
AIを活用したロボット工学の将来についての知識と利用方法。
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
コース - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
機械翻訳