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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