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コース概要
物理的AI入門
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物理的AIとは何か?
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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
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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
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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
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センサー・アクチュエータ・制御装置の概要説明
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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
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ロボットにおける機械学習および知覚認識処理の基礎
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経路計画および基本的なナビゲーション技術について
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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
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ArduinoやRaspberry Piなどの適切なハードウェア選定方法
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センサー・アクチュエータの統合実装手法
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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
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ROS環境の初期設定手順
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ラインを追従するロボットのプログラミング例
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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
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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
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プロトタイプの実地検証手順と要点
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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
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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
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物理的AI分野における倫理面・安全性確保について
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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
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基本的なプログラミング知識が必要です(Python推奨)
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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
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AI開発者の方々
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技術に興味関心を持つ方々
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STEM分野を専攻する学生の皆様
14 時間