作为人工智能的终极解决方案，人形机器人可以像人一样完成与环境交互感知，自主规划、决策、行动、执行等动作。 功能的强大，也意味着包括结构、传感、驱动和控制系统等系统也比工业机器人复杂得多。 在机器人市场中，英飞凌提供运动控制、环境感测、高效电源和充电器、传感器的辅助电源、数字和模拟逻辑以及安全性在内的强大产品组合，提供从感知到执行的整体解决方案，方便工程师利用集成功能构建模块，从而降低开发门槛，缩短客户研发周期，为人形机器人的发展助力。本次研讨会将介绍基于英飞凌产品的机器人的现状以及未来发展应用，以及基于英飞凌产品在机器人应用中的解决方案以及成功案例分享。
共3课时56分32秒
本次会议将在汽车、机器视觉和人工智能三个领域分别介绍安森美的产品和应用。汽车感知应用方面，本次会议将介绍 ADAS、DMS、OMS、E-Mirror 以及 SensL 的产品在激光雷达上的应用, 如：AR0820AT、AR0233AT、AR0147AT；工业视觉方面，将介绍 Global Shutter 的 Python 和 XGS 产品，典型工业相机的安森美产品框图；还有在新兴的 AI 领域（如人脸识别）中安森美的产品方案，例如 AR0144、AR0234、AR0230、AR0237IR 在刷脸和避障的应用。
共1课时56分1秒
人工智能是当今最火热的技术，各大厂家都想做出自己的人工智能产品，但人工智能的入门门槛很高，要想快速的做人工智能产品并不容易，这门课给大家介绍一款开源的机器人语言识别框架，可以让大家快速的实现自己的人工智能产品，实现语音识别，语义理解，语音输出，等自定义功能。
共15课时3小时1分6秒
本课程为入门级人工智能课程，适合初学者，可以帮助初学者实现“零基础”学习人工智能。本课程采用浙江工业大学王万良教授编著的专业教材《人工智能导论》（第4版），紧紧围绕人工智能的基本思想、基本理论、基本方法及其应用展开，并融合了人工智能的一些前沿内容。本课程共有12讲，包括：人工智能概述、一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法和框架表示法、基于谓词逻辑的推理方法、可信度方法和证据理论、模糊推理方法、搜索求解策略、遗传算法及其应用、蚁群算法及其应用、专家系统与机器学习、BP神经网络及其应用和Hopfield神经网络及其应用。
共80课时12小时15分33秒
随着人工智能技术的不断成熟，如今已经应用到多个领域。特别是在边缘侧扩展，庞大的数据量需要快速有效地分析，这极大增强了对于边缘计算的需求，边缘计算的重要性因而逐渐凸显。智能工业是一个描述制造设施网络化和自动化的术语。在智能工业时代，工厂生产效率更高，传感器和低功耗通信连接技术是互联智慧工业兴起发展的关键。当智能遇上工业，技术如何落地？让我们聆听恩智浦与TE专家的声音。
共3课时56分14秒
机器学习技术是实现人工智能的首选方案。此次研讨会中，我们介绍恩智浦 i.MX RT 跨界处理器支持机器学习的多项优势，这些优势使得在节点本地引入机器学习变得顺理成章和游刃有余。 随后，基于物体识别和关键词检测的实例，我们还将在本次研讨会中展示在 i.MX RT 上部署和运行机器学习模型的全过程，以及机器学习模块与系统整体的集成。
共2课时35分0秒
我们正生活在一个 越来越数字化的世界中。 我们的生活被设备、智能家居等充斥， 而我不觉得这种状况会停止。 我想在一开始就植入更多的人性， 而我有预感，将艺术 带入人工智能研究 就是其中一个方法。
共1课时11分11秒
该课程主要面向非智能科学与技术专业的学生与各界人士，介绍自然世界中丰富多彩的“自然智能”和由此启发产生的“智能计算”模型与方法，以及形式多样的“智能系统”与日新月异的“智能前沿”，内容涉及生物、医学、遗传、物理、社会与智能科技等多学科知识，以提升科学文化素质、扩展学科知识视野、增强科技创新意识为目标。
共30课时4小时31分34秒
本课程的主题是人工神经网络及其应用。本文中论述人工神经网络的基本单元、网络结构、几种常用的人工神经网络的算法及其在电力系统中的应用。
共4课时1小时26分3秒
主要内容：人工智能的定义，树搜索算法，无信息搜索策略，启发式搜索策略，约束满足问题求解，博弈算法，贝叶斯网络，隐马尔可夫模型，卡尔曼滤波器。 特色：人工智能课程在学校的讲授时间为32个学时，面对计算机科学与技术硕士研究生，是一门专业必修课。由于人工智能基础理论涉及到智能搜索，推理，机器学习等，是现在信息类研究生各研究方向的必备理论基础，能为学生深入各方向的研究打下良好的基础。其中的思想可以应用于模式识别，图像视频智能分析处理，数据挖掘及各种信息的智能处理应用中。由于课程讲授侧重于算法的描述，所以学生并不会觉得枯燥，在结合编程的实践练习下能很好掌握智能思想。
共40课时8小时47分20秒
与传统计算机相比，量子计算机的运算能力要快数千倍。谷歌公司称，量子计算机的强大运算能力可帮助解决机器学习领域的许多难题。机器学习是一门人工智能科学，个性化搜索、面部语音识别等都要利用机器学习。而对于美国航天局而言，量子计算可应用于机器人技术、空间探索、空中交通管控等众多领域。
共1课时6分27秒
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