AI+ Robotics™

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Intelligente Systeme formen die Zukunft moderner Technologie. Robotik und Künstliche Intelligenz verschmelzen zu einer kraftvollen Kombination, die Produktion, Medizin, Logistik und viele weitere Bereiche revolutioniert.

Inhalte und Schwerpunkte:

  • Grundlagen autonomer Systeme und maschineller Wahrnehmung.
  • Robotik-Architekturen und Steuerungslogik.
  • Einsatz von KI für Bewegung, Planung und Entscheidungsfindung.
  • Sensorik, Aktorik und Datenverarbeitung in Echtzeit.
  • Trends, Anwendungen und ethische Perspektiven moderner Robotik.

Vernetzte Maschinen, lernfähige Algorithmen und intelligente Steuerungen gestalten eine neue Ära der Automatisierung – effizient, präzise und grenzenlos innovativ.
 

Kursinhalte
  • Überblick: Entstehung, Entwicklung und Bedeutung moderner Robotik
  • Einsatz künstlicher Intelligenz in robotischen Systemen
  • Basiswissen zu Machine Learning und Deep Learning
  • Funktion und Anwendung neuronaler Netze in der Robotik
  • Zentrale Elemente intelligenter Systeme
  • Überblick zu Sensorik, Aktorik und Steuerungstechnologien
  • Analyse von Machine-Learning-Algorithmen für Robotikanwendungen
  • Grundlagen autonomer Technologien
  • Kernkomponenten intelligenter Agenten
  • Praxisbeispiele: Fahrerlose Fahrzeuge und Robotik in der Industrie
  • Zentrale Entwicklungsplattformen: ROS (Robot Operating System)
  • Python in Robotik und Machine Learning
  • TensorFlow & PyTorch für intelligente Robotersysteme
  • Überblick zentraler weiterer Frameworks
  • Grundlagen neuronaler Netze und CNNs
  • Visuelle Robotersysteme: Erkennung und Identifikation von Objekten
  • Praxisprojekt: CNN-Training für automatisierte Objekterkennung
  • Use Case: Präzisionsfertigung durch intelligente Bildverarbeitung
  • Prinzipien und Funktionsweise des Reinforcement Learnings
  • Umsetzung von RL-Algorithmen in robotischen Systemen
  • Praxisprojekt: Erstellung eines RL-Modells für Roboter
  • Use Case: Effizienzsteigerung von Lagerprozessen durch RL
  • Einsatz von Generative KI: GANs und Use Cases
  • Kreative Robotersysteme: Design, Entwicklung, Innovation
  • Praxisprojekt: Erstellung neuer Robotik-Designs mit KI
  • Use Case: Individuelle Produktion durch generative Modelle
  • Grundlagen der NLP-Integration in Robotersysteme
  • Voice-basierte Steuerungsarchitekturen
  • Praxisprojekt: Entwicklung einer Sprachsteuerungs-Schnittstelle
  • Anwendungsbeispiel: Service-Roboter im medizinischen Umfeld
  • Übung 1: Entwicklung KI-basierter Objekterkennungsmodelle mit Python
  • Übung 2: Navigation, Kollisionsvermeidung und Positionsbestimmung mit Python
  • Übung 3: Umsetzung eines PID-Regelkreises mit Python
  • Einsatzszenarien: Smart Farming, automatisierte Produktionslinien
  • Verbindung von Robotik und Blockchain
  • Potenziale des Quantencomputings
  • Grundlagen und Praxis robotergestützter Prozessautomatisierung
  • Wichtige RPA-Plattformen und ihre Einsatzmöglichkeiten
  • Verknüpfung von Künstlicher Intelligenz mit RPA-Systemen
  • Ethische Aspekte intelligenter Systeme und Robotik
  • Sicherheitsrichtlinien für automatisierte KI-Anwendungen
  • Diskussion zu gesetzlichen Vorgaben und politischen Rahmenbedingungen
  • Aktuelle Durchbrüche in Künstlicher Intelligenz und Robotik
  • Zukunft von Wirtschaft und Gesellschaft durch KI-gestützte Automatisierung
  • Definition und Konzept von KI-Agenten
  • Zentrale Kompetenzen in der Robotik
  • Einsatzfelder und aktuelle Entwicklungen
  • Funktionsweise und Steuerungsprinzipien
  • Wesentliche Eigenschaften intelligenter Agenten
  • Perspektiven und Zukunftspotenzial in der Robotik
  • Klassifizierung verschiedener Agententypen