Programa del Curso

Introducción

Descripción general de Artificial Intelligence (AI)

  • Aprendizaje automático
  • Inteligencia computacional

Comprensión de los conceptos de Neural Networks

  • Redes generativas
  • Redes neuronales profundas
  • Redes neuronales de convolución

Comprender varios métodos de aprendizaje

  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje no supervisado
  • Aprendizaje por refuerzo
  • Aprendizaje semi-supervisado

Otros algoritmos de inteligencia computacional

  • Sistemas difusos
  • Algoritmos evolutivos

Explorando los enfoques de la inteligencia artificial para la optimización

  • Elegir enfoques de IA de manera efectiva

Aprendiendo sobre la dinámica estocástica Programming

  • Relación con la IA

Implementación de aplicaciones mecatrónicas con IA

  • Medicina
  • Salvar
  • Defensa
  • Tendencia independiente de la industria

Caso de estudio: El coche robótico inteligente

Programming Los principales sistemas de un robot

  • Planificación del proyecto

Implementación de capacidades de IA

  • Searching y control de movimiento
  • Localización y mapeo
  • Seguimiento y control

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de informática e ingeniería

Audiencia

  • ingenieros
  21 horas
 

Número de participantes


Comienza

Termina


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.

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