Schița de curs

Introducere la Edge AI în Robotics

  • Ce este Edge AI?
  • De ce Edge AI este esențial pentru robotică
  • Provocările AI în timp real în sistemele autonome

Implementarea modelelor AI pe dispozitive periferice

  • Inferența AI pe NVIDIA Jetson și alte echipamente periferice
  • Utilizarea TensorFlow Lite și ONNX pentru implementarea la periferie
  • Optimizarea modelelor AI pentru execuția în timp real

Percepția în timp real pentru sistemele autonome

  • Viziune computerizată pentru navigația robotică
  • Fuziunea senzorilor: LiDAR, camere și IMU
  • Edge AI pentru detectarea și urmărirea obiectelor

Luarea deciziilor și control în Robotics

  • Învățarea prin consolidare pentru comportamente autonome
  • Planificarea căii și evitarea obstacolelor
  • Optimizarea latenței în sistemele AI în timp real

Integrarea inteligenței artificiale cu ROS (sistemul de operare pentru roboți)

  • Prezentare generală a ROS și a ecosistemului său
  • Rularea modelelor de percepție bazate pe AI în ROS
  • Edge AI în aplicații multi-robot și de robotică în roi

Optimizarea inteligenței artificiale pentru sistemele robotice cu consum redus de energie

  • Arhitecturi eficiente de rețele neuronale pentru robotică
  • Reducerea consumului de energie în roboții cu inteligență artificială
  • Implementarea inteligenței artificiale pe platforme robotice alimentate cu baterii

Aplicații din lumea reală și tendințe viitoare

  • Drone autonome și roboți industriali
  • Asistenți robotici alimentați cu IA
  • Progrese viitoare în Edge AI pentru robotică

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • O înțelegere a modelelor de inteligență artificială și de învățare automată
  • Experiență cu sistemele integrate sau robotică
  • Cunoștințe de bază de calcul în timp real

Audiență

  • Robotics ingineri
  • Dezvoltatori AI
  • Specialiști în automatizare
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite