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コース概要

物理的AI入門

  • 物理的AIとは何か?
  • 主要構成要素:ハードウェア・ソフトウェア・人工知能の役割
  • 現実世界における物理的AIの活用事例について

ロボティクスの基礎

  • ロボット工学およびオートメーションに関する基本概念
  • センサー・アクチュエータ・制御装置の概要説明
  • ​Robot Operating System(ROS)の基礎紹介

物理的システム向けAIアルゴリズム

  • ロボットにおける機械学習および知覚認識処理の基礎
  • 経路計画および基本的なナビゲーション技術について
  • 意思決定と制御プロセスの概要説明

知能型ロボットの試作と構築手順

  • ArduinoやRaspberry Piなどの適切なハードウェア選定方法
  • センサー・アクチュエータの統合実装手法
  • AIを搭載した簡易ロボットシステムの構築と検証方法

実践型演習セッション

  • ROS環境の初期設定手順
  • ラインを追従するロボットのプログラミング例
  • 障害物回避機能を実装した基礎的システム構築例

現場での展開およびテスト運用方法

  • ロボット制御システムにおけるデバッグ・不具合対応技術
  • プロトタイプの実地検証手順と要点
  • システムパフォーマンス評価および改良方法について

課題点と今後の技術動向について

  • ​プロトタイプを実用規模のシステムへ拡張する際のポイント
  • 物理的AI分野における倫理面・安全性確保について
  • 最新技術や今後の発展予測に関する情報共有

総括と次のステップへの案内

要求

  • 基本的なプログラミング知識が必要です(Python推奨)
  • ロボティクスおよび人工知能に対する関心があること

対象者層

  • AI開発者の方々
  • 技術に興味関心を持つ方々
  • STEM分野を専攻する学生の皆様
 14 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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