Schița de curs

Introducere la Physical AI

  • Definiția și domeniul de aplicare al Physical AI
  • Componente cheie: Algoritmi AI și sisteme fizice
  • Relevanță pentru aplicațiile industriale

Sisteme fizice bazate pe IA

  • Prezentare generală a roboticii și a sistemelor autonome
  • Inteligența artificială în manipularea materialelor și automatizarea proceselor
  • Colaborarea om-robot în medii industriale

Proiectarea de soluții Physical AI

  • Identificarea provocărilor și oportunităților industriale
  • Crearea de prototipuri de sisteme fizice îmbunătățite cu inteligență artificială
  • Simularea și validarea proiectelor

Implementarea Physical AI în procesele industriale

  • Integrarea cu infrastructurile industriale existente
  • Implementarea sistemelor autonome pentru producție și logistică
  • Asigurarea fiabilității și siguranței sistemului

Evaluarea aplicațiilor Physical AI

  • Indicatori-cheie de performanță și măsurători
  • Evaluarea raportului cost-eficacitate și a rentabilității investiției
  • Considerații privind Scalabilitatea pentru mediile industriale

Depășirea provocărilor în Physical AI adoptare

  • Bariere tehnice și operaționale
  • Remedierea deficitelor de competențe ale forței de muncă
  • Asigurarea conformității cu standardele industriale

Studii de caz și tendințe viitoare

  • Cazuri de succes în implementarea Physical AI
  • Tehnologii și inovații emergente
  • Viitorul automatizării industriale bazate pe IA

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Cunoștințe de bază privind inteligența artificială și conceptele de învățare automată
  • Familiaritate cu procesele și operațiunile industriale

Audiență

  • ingineri industriali
  • Specialiști în producție
  • Directori de tehnologie
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite