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Artificial Intelligence for Robotics

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Artificial Intelligence for Robotics

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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Apply AI and ML techniques to enhance robot perception and decision-making

  • Implement object recognition and navigation strategies using neural networks and algorithms

  • Integrate natural language processing to enable voice and personality features in robots

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Robotics
  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Automation
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Model Training
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Algorithms
  • Kategorie: Artificial Neural Networks
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: AI Integrations
  • Kategorie: Computer Vision
  • Kategorie: Reinforcement Learning
  • Kategorie: Convolutional Neural Networks

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Python Programming

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

März 2026

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11 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 11 Module

In this section, we explore integrating AI into robotics, focusing on decision-making, learning, and autonomy. Key concepts include neural networks, reinforcement learning, and autonomous behavior design.

Das ist alles enthalten

2 Videos9 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore robot anatomy, subsumption architecture, and ROS 2 setup to enable practical robotic system development through structured hardware and software configuration.

Das ist alles enthalten

1 Video5 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore systems engineering principles for robot design, focusing on use cases, storyboards, and hardware/software requirements to guide practical robotic task development.

Das ist alles enthalten

1 Video5 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore using convolutional neural networks (CNNs) and YOLOv8 for object recognition, focusing on image processing, supervised learning, and real-world applications in robotics and AI.

Das ist alles enthalten

1 Video5 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore training robots using reinforcement learning and genetic algorithms. Key concepts include Q-learning for grasping and GA-based path planning for autonomous manipulation.

Das ist alles enthalten

1 Video8 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore robot speech recognition using NLP, STT, and TTS, and implement command processing with Mycroft to enhance natural language understanding and response generation.

Das ist alles enthalten

1 Video7 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore robot navigation strategies without SLAM, focusing on AI-driven obstacle avoidance and sensor-based movement for efficient task execution.

Das ist alles enthalten

1 Video7 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore AI decision-making tools like decision trees, path planning, and expert systems for robotics.

Das ist alles enthalten

1 Video8 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore simulating artificial personality in robots using finite state machines and AI. Key concepts include behavior modeling and emotion simulation for practical robotic applications.

Das ist alles enthalten

1 Video10 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we examine when to stop in AI development, explore robotics career paths, and assess AI risks to support informed decision-making in real-world applications.

Das ist alles enthalten

1 Video6 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we will explore the foundational elements of robot communication and system design.

Das ist alles enthalten

3 Lektüren1 Aufgabe

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