Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés a Edge AI in Autonomous Systems-be
- Az Edge AI áttekintése és jelentősége az autonóm rendszerekben
- Az Edge AI autonóm rendszerekben történő megvalósításának fő előnyei és kihívásai
- Aktuális trendek és innovációk az Edge AI-ben az autonómia érdekében
- Valós alkalmazások és esettanulmányok
Valós idejű feldolgozás autonóm rendszerekben
- A valós idejű adatfeldolgozás alapjai
- AI modellek a valós idejű döntéshozatalhoz
- Adatfolyamok és szenzorfúzió kezelése
- Gyakorlati példák és esettanulmányok
Edge AI autonóm járművekben
- AI modellek a járművek észleléséhez és vezérléséhez
- AI-megoldások fejlesztése és bevezetése a valós idejű navigációhoz
- Az Edge AI integrálása járművezérlő rendszerekkel
- Esettanulmányok az Edge AI-ről autonóm járművekben
Edge AI drónokban
- AI modellek a drónok érzékeléséhez és repülésvezérléséhez
- Valós idejű adatfeldolgozás és döntéshozatal drónokban
- Edge AI megvalósítása az autonóm repüléshez és akadálykerüléshez
- Gyakorlati példák és esettanulmányok
Edge AI itt: Robotics
- AI modellek a robotikus észleléshez és manipulációhoz
- Valós idejű feldolgozás és vezérlés robotrendszerekben
- Az Edge AI integrálása robotvezérlési architektúrákkal
- Esettanulmányok az Edge AI-ről a robotikában
AI modellek fejlesztése autonóm alkalmazásokhoz
- A releváns gépi tanulási és mély tanulási modellek áttekintése
- Modellek betanítása és optimalizálása az éles telepítéshez
- Eszközök és keretrendszerek az autonóm Edge AI-hez (TensorFlow Lite, ROS stb.)
- Modellérvényesítés és -értékelés autonóm környezetben
Edge AI megoldások telepítése autonóm rendszerekben
- Lépések az AI-modellek telepítéséhez különféle hardvereken
- Valós idejű adatfeldolgozás és következtetés a szélső eszközökön
- A telepített AI modellek figyelése és kezelése
- Gyakorlati telepítési példák és esettanulmányok
Etikai és szabályozási megfontolások
- Az autonóm AI-rendszerek biztonságának és megbízhatóságának biztosítása
- Az elfogultság és a méltányosság kezelése az autonóm AI-modellekben
- Az előírásoknak és szabványoknak való megfelelés autonóm rendszerekben
- A legjobb gyakorlatok a felelős mesterséges intelligencia bevezetéséhez autonóm rendszerekben
Teljesítményértékelés és -optimalizálás
- A modellek teljesítményének értékelési technikái autonóm rendszerekben
- Eszközök a valós idejű megfigyeléshez és hibakereséshez
- Stratégiák az AI-modell teljesítményének optimalizálására autonóm alkalmazásokban
- A késleltetési, megbízhatósági és méretezhetőségi kihívások kezelése
Innovatív Use Case és alkalmazások
- Az Edge AI fejlett alkalmazásai autonóm rendszerekben
- Mélyreható esettanulmányok különböző autonóm területeken
- Sikertörténetek és tanulságok
- Az Edge AI jövőbeli trendjei és lehetőségei az autonómia érdekében
Gyakorlati projektek és gyakorlatok
- Egy átfogó Edge AI alkalmazás fejlesztése autonóm rendszerhez
- Valós projektek és forgatókönyvek
- Együttműködő csoportos gyakorlatok
- Projektbemutatók és visszajelzések
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- Az AI és a gépi tanulási koncepciók megértése
- Programozási nyelvekkel kapcsolatos tapasztalat (Python ajánlott)
- Robotika, autonóm rendszerek vagy kapcsolódó technológiák ismerete
Közönség
- Robotics mérnökök
- Autonóm járműfejlesztők
- AI kutatók
14 Órák