Plan du cours

Introduction à Physical AI

  • Définition et champ d'application du Physical AI
  • Composants clés : Algorithmes d'IA et systèmes physiques
  • Pertinence pour les applications industrielles

Systèmes physiques pilotés par l'IA

  • Aperçu de la robotique et des systèmes autonomes
  • L'IA dans la manutention et l'automatisation des processus
  • Collaboration homme-robot dans les environnements industriels

Conception de Physical AI solutions

  • Identifier les défis et les opportunités de l'industrie
  • Prototypage de systèmes physiques améliorés par l'IA
  • Simulation et validation des conceptions

Mise en œuvre de Physical AI dans les processus industriels

  • Intégration dans les infrastructures industrielles existantes
  • Déploiement de systèmes autonomes pour la fabrication et la logistique
  • Garantir la fiabilité et la sécurité des systèmes

Évaluer les applications de Physical AI

  • Indicateurs de performance clés et métriques
  • Évaluer la rentabilité et le retour sur investissement
  • Considérations relatives à la Scalabilité dans les environnements industriels

Surmonter les difficultés liées à l'adoption Physical AI des systèmes

  • Obstacles techniques et opérationnels
  • Combler les lacunes en matière de compétences de la main-d'œuvre
  • Garantir la conformité avec les normes industrielles

Études de cas et tendances futures

  • Exemples de réussite dans la mise en œuvre du Physical AI.
  • Technologies et innovations émergentes
  • L'avenir de l'automatisation industrielle pilotée par l'IA

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissance de base des concepts d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique
  • Familiarité avec les processus et opérations industriels

Public

  • Ingénieurs industriels
  • Spécialistes de la fabrication
  • Responsables techniques
 21 Heures

Nombre de participants


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