Introduction to Physical AI: Building Intelligent Machines培訓

這種由講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望加深其在設計、程式設計和部署高級自主系統方面的專業知識的高級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 設計具有自主功能的高級機器人系統。
• 實施先進的 AI 模型進行決策和控制。
• 集成和優化即時感測器數據以提高性能。
• 利用高級模擬工具進行系統測試和驗證。
• 解決自動化和部署中的複雜挑戰。

這種由講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）針對希望探索 Physical AI 開發的道德、法律和治理方面的初級到中級參與者。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解與 Physical AI 相關的道德挑戰。
• 確定關鍵的治理框架和法規。
• 制定負責任的 AI 開發戰略。
• 分析 AI 部署中道德困境的案例研究。

這種由講師指導的現場培訓在 台灣（在線或現場）進行，面向希望探索協作機器人 （cobots） 和其他以人為本的 AI 系統在現代工作場所中的作用的中級參與者。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解以人為本 Physical AI 的原則及其應用。
• 探索協作機器人在提高工作場所生產力方面的作用。
• 識別並解決人機交互中的挑戰。
• 設計可優化人類與 AI 驅動型系統之間協作的工作流程。
• 在 AI 集成的工作場所中促進創新和適應性的文化。

這種由講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）針對希望探索 Physical AI 在工業環境中的應用（從概念化到實施）的中級參與者。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Physical AI 的核心概念及其在工業創新中的作用。
• 為製造和物流設計和模擬 AI 驅動的物理系統。
• 實施 Physical AI 技術來優化工作流程和流程。
• 評估 Physical AI 應用程式的可行性和可擴充性。
• 應對將 Physical AI 集成到現有工業系統中的挑戰。

這種由講師指導的現場培訓台灣（在線或現場）面向希望提高設計、程式設計和部署智慧機器人系統以實現自動化及其他領域的技能的中級參與者。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Physical AI 的原理及其在機器人和自動化中的應用。
• 為動態環境設計和程式設計智慧機器人系統。
• 實施 AI 模型，以便在機器人中進行自主決策。
• 利用模擬工具進行機器人測試和優化。
• 解決感測器融合、實時處理和能源效率等挑戰。