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課程簡介
機器人安全與可解釋性導論
- 機器人系統安全與透明度概覽
- 機器人與AI的法規及倫理背景
- 標準與框架:ISO 26262、ISO 10218及ISO/IEC 42001
風險與危害分析
- 識別自主及半自主系統中的危害
- 執行失效模式與影響分析(FMEA)
- 透過安全設計量化風險與減緩措施
驗證與確認技術
- 在模擬環境中測試機器人行為
- 形式化驗證與測試案例設計
- 資料驅動的驗證與監控技術
安全案例開發
- 安全案例的結構與內容
- 記錄合規性與可追溯性
- 使用工具進行證據管理與風險論證
機器人的可解釋AI
- 讓決策過程透明化
- 基於機器學習控制系統的可解釋性技術
- 向使用者與監管機構解釋機器人行為
倫理與治理考量
- 機器人與自主系統中的倫理原則
- AI驅動機器人中的偏見、問責與責任
- 在創新與公眾信任及法規之間取得平衡
實作工作坊:建構安全且可解釋的機器人場景
- 在ROS 2或Gazebo中設計小型機器人模擬
- 應用驗證與確認程序
- 開發並呈現安全案例摘要
總結與後續步驟
最低要求
- 具備機器人系統與控制架構的基本了解
- 熟悉Python程式設計與模擬工具
- 具備系統工程或安全流程的知識
目標對象
- 從事機器人或自主系統開發的系統工程師
- 確保符合功能安全標準的安全主管
- 監督機器人整合與部署的技術經理
21 小時
客戶評論 (2)
提供材料(虛擬機)以便直接進入練習,並解釋Ros2核心。爲什麼某些東西會以特定方式工作。
Arjan Bakema
課程 - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
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其未來在Robotics中利用AI的知識和應用。
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
課程 - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
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