Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere în Edge AI în Robotică

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

Implementarea Modelelor de AI pe Dispozitive Edge

  • Inferența AI pe NVIDIA Jetson și alte hardware edge
  • Utilizarea TensorFlow Lite și ONNX pentru implementarea pe edge
  • Optimizarea modelelor de AI pentru execuție în timp real

Percepție în Timp Real pentru Sisteme Autonome

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

Luarea Deciziilor și Controlul în Robotică

  • Învățarea prin întărire pentru comportamente autonome
  • Planificarea traseului și evitarea obstacolelor
  • Optimizarea întârzierii în sistemele AI în timp real

Integrarea AI 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 aplicațiile de robotică multi-robot și swarm

Optimizarea AI pentru Sisteme Robotice cu Consum Redus de Energie

  • Arhitecturi eficiente de rețele neuronale pentru robotică
  • Reducerea consumului de energie în roboți alimentați de AI
  • Implementarea AI pe platforme robotice alimentate de baterii

Aplicații din Lumea Reală și Tendințe Viitoare

  • Drone autonome și roboți industriali
  • Asistenți robotici alimentați de AI
  • Avansuri viitoare în Edge AI pentru robotică

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegerea modelelor de AI și învățare automată
  • Experiență cu sisteme embedded sau robotică
  • Cunoștințe de bază despre calculul în timp real

Publicul țintă

  • Ingineri de robotică
  • Dezvoltatori AI
  • Specialiști în automatizare
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite