hong-kong現場Physical AI培訓

本次由講師指導的hong-kong（線上或線下）培訓面向初級到中級水平的參與者，旨在探討Physical AI開發中的倫理、法律和治理問題。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解與Physical AI相關的倫理挑戰。
• 識別關鍵的治理框架和法規。
• 制定負責任的AI開發策略。
• 分析AI部署中的倫理困境案例。

本課程爲講師指導的hong-kong（線上或線下）培訓，面向中級學員，旨在探討協作機器人（cobots）及其他以人爲中心的人工智能系統在現代工作場所中的作用。

通過本培訓，學員將能夠：

• 理解以人爲中心的物理人工智能（Human-Centric Physical AI）原理及其應用。
• 探索協作機器人在提升工作場所生產力中的作用。
• 識別並解決人機交互中的挑戰。
• 設計優化人類與AI驅動系統協作的工作流程。
• 在AI集成的工作場所中，推動創新與適應性的文化。

本課程爲講師指導的線下或線上培訓，面向中級學員，旨在探討Physical AI在工業環境中的應用，從概念化到實施。

通過本培訓，學員將能夠：

• 理解Physical AI的核心概念及其在工業創新中的作用。
• 設計和模擬AI驅動的物理系統，用於製造和物流。
• 實施Physical AI技術，優化工作流程和過程。
• 評估Physical AI應用的可行性和可擴展性。
• 應對將Physical AI集成到現有工業系統中的挑戰。

本次由講師指導的hong-kong（線上或線下）培訓面向希望在設計、編程和部署高級自主系統方面深化專業知識的資深專業人士。

培訓結束後，學員將能夠：

• 設計具備自主能力的高級機器人系統。
• 實現用於決策和控制的尖端AI模型。
• 集成並優化即時傳感器數據，以提升性能。
• 利用高級仿真工具進行系統測試和驗證。
• 應對自動化和部署中的複雜挑戰。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級水平的參與者，旨在提升他們在設計和部署智能機器人系統以用於自動化及其他領域的能力。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解Physical AI的原理及其在機器人和自動化中的應用。
• 爲動態環境設計和編程智能機器人系統。
• 爲機器人實現自主決策的AI模型。
• 利用仿真工具進行機器人測試和優化。
• 應對傳感器融合、即時處理和能源效率等挑戰。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向初學者，旨在探索Physical AI的基礎知識，包括其組件、開發過程以及基本智能機器的實踐實現。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解Physical AI的原理及其潛在應用。
• 設計並原型化簡單的AI驅動機器人系統。
• 實現用於機器感知和決策的基本AI算法。
• 使用ROS等工具進行機器人開發。
• 集成硬件和軟件，構建功能齊全的智能機器。