Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere la Edge AI in Autonomous Systems
- Prezentare generală a Edge AI și a importanței sale în sistemele autonome
- Principalele beneficii și provocări ale implementării Edge AI în sistemele autonome
- Tendințe și inovații actuale în Edge AI pentru autonomie
- Aplicații din lumea reală și studii de caz
Procesarea în timp real în sistemele autonome
- Fundamentele procesării datelor în timp real
- Modele AI pentru luarea deciziilor în timp real
- Manipularea fluxurilor de date și fuziunea senzorilor
- Exemple practice și studii de caz
Inteligența artificială de vârf în vehiculele autonome
- Modele AI pentru percepția și controlul vehiculelor
- Dezvoltarea și implementarea de soluții de AI pentru navigația în timp real
- Integrarea Edge AI cu sistemele de control al vehiculelor
- Studii de caz privind Edge AI în vehiculele autonome
Edge AI în cazul dronelor
- Modele AI pentru percepția și controlul zborului dronelor
- Prelucrarea datelor în timp real și luarea deciziilor în drone
- Implementarea Edge AI pentru zborul autonom și evitarea obstacolelor
- Exemple practice și studii de caz
Edge AI în Robotics
- Modele AI pentru percepția și manipularea roboților
- Procesarea și controlul în timp real în sistemele robotice
- Integrarea Edge AI în arhitecturi de control robotic
- Studii de caz de Edge AI în robotică
Dezvoltarea de modele de inteligență artificială pentru aplicații autonome
- Prezentare generală a modelelor relevante de învățare automată și de învățare profundă
- Formarea și optimizarea modelelor pentru implementarea edge
- Instrumente și cadre pentru Edge AI autonomă (TensorFlow Lite, ROS, etc.)
- Validarea și evaluarea modelelor în cadre autonome
Implementarea soluțiilor Edge AI în sistemele autonome
- Etape pentru implementarea modelelor AI pe diverse echipamente hardware de margine
- Prelucrarea datelor în timp real și inferența pe dispozitive de margine
- Monitorizarea și gestionarea modelelor AI implementate
- Exemple practice de implementare și studii de caz
Considerații de ordin etic și de reglementare
- Asigurarea siguranței și fiabilității în sistemele autonome de inteligență artificială
- Abordarea prejudecăților și a corectitudinii în modelele de inteligență artificială autonomă
- Conformitatea cu reglementările și standardele în sistemele autonome
- Cele mai bune practici pentru implementarea responsabilă a AI în sistemele autonome
Evaluarea și optimizarea performanțelor
- Tehnici de evaluare a performanței modelelor în sistemele autonome
- Instrumente pentru monitorizare și depanare în timp real
- Strategii de optimizare a performanței modelelor de inteligență artificială în aplicațiile autonome
- Abordarea provocărilor legate de latență, fiabilitate și scalabilitate
Aplicații inovatoare Use Case și aplicații
- Aplicații avansate ale Edge AI în sistemele autonome
- Studii de caz aprofundate în diverse domenii autonome
- Povești de succes și lecții învățate
- Tendințe și oportunități viitoare în Edge AI pentru autonomie
Proiecte practice și exerciții practice
- Dezvoltarea unei aplicații Edge AI cuprinzătoare pentru un sistem autonom
- Proiecte și scenarii din lumea reală
- Exerciții de colaborare în grup
- Prezentări de proiecte și feedback
Rezumat și etape următoare
Cerințe
- Înțelegerea conceptelor de inteligență artificială și învățare automată
- Experiență cu limbaje de programare (Python recomandat)
- Familiaritate cu robotica, sistemele autonome sau tehnologiile conexe
Audiență
- Robotics ingineri
- Dezvoltatorii de vehicule autonome
- Cercetători în domeniul inteligenței artificiale
14 ore
