【机器应用】AI+工业机器人，技术点指南资源简介：
工业机器人离大部分人很远，但是AI技术的发展有望将大大拓展工业机器人的应用。
我将为大家介绍AI+工业机器人的现状、前沿、挑战、与机会，并着重讲解若干核心技术点。
本Live预计两小时，在不失深度和专业性的前提下将尽量讲得浅显易懂。既适合于没有相关技术背景的人了解行业，相信对于行业内人士也有交流价值。
课程目录
01 ABB视频2009.mp4
02 协作机器人FRANKA EMIKA.mp4
03 拖动示教演示.mp4
04传送带跟踪抓取.mp4
05线激光3D扫描SICK PLB.mp4
06Amazon Picki06ng Challenge 2016 – Team Delft picking.mp4
07Mujin感知+规划.mp4
08 Google强化学习抓取.mp4
09DexNet 2.0.mp4
10力传感器insertion.mp4
11机器人翻锅-强化学习.mp4
11柔顺控制.mp4
12柔顺控制-施加恒力.mp4
AI+工业机器人，技术点指南.mp3
ppt工业机器人，技术点指南.pdf
以下内容为58课堂对这个教程(项目)的理解请选择性观看
标题：AI+工业机器人：技术点指南
随着科技的不断发展，人工智能（AI）已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，其中包括工业机器人。AI+工业机器人的结合，不仅提高了生产效率，也降低了生产成本，为企业带来了巨大的经济效益。那么，如何有效地利用AI+工业机器人呢？本文将为您提供一份详细的技术点指南。
首先，我们需要了解AI在工业机器人中的应用。AI可以通过学习和理解环境，自动执行任务，从而提高生产效率。例如，AI可以通过图像识别技术，自动识别工件的位置和形状，然后根据预设的程序，自动进行加工。此外，AI还可以通过深度学习技术，不断优化生产流程，提高生产效率。
其次，我们需要了解如何选择合适的AI算法。目前，常用的AI算法包括深度学习、强化学习、遗传算法等。深度学习适用于处理大量数据，可以自动提取特征，进行分类和预测。强化学习适用于处理不确定性和复杂性问题，可以通过试错和反馈，不断优化策略。遗传算法适用于处理优化问题，可以通过模拟自然选择和遗传的过程，找到最优解。
接下来，我们需要了解如何构建AI+工业机器人的系统。首先，我们需要收集和处理数据，包括工件的形状、位置、质量等信息。然后，我们需要选择合适的AI算法，训练模型。最后，我们需要将训练好的模型部署到工业机器人中，实现自动化生产。
最后，我们需要了解如何评估和优化AI+工业机器人的性能。我们可以通过比较实际生产结果和预期结果，评估模型的准确性和稳定性。然后，我们可以通过调整参数和算法，优化模型的性能。此外，我们还可以通过引入新的数据和技术，不断更新和改进模型。
