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 în Sistemele Autonome
- Prezentare generală a sistemelor autonome și aplicațiile lor
- Componentele cheie: senzori, actuatoare și sisteme de control
- Challenges in autonomous system development (Această frază nu are un echivalent direct în română care să păstreze sensul original într-un mod natural.)
Tehnici AI pentru Decizii Autonome
- Modele de învățare automată pentru luarea deciziilor
- Abordări de învățare profundă pentru percepție și control
- Procesare în timp real și inferențe pentru sisteme autonome
Navigația Autonomă și Control
- Planificarea traseului și evitarea obstacolelor
- Algoritmi de control pentru navigare stabile și responsivă
- Integrarea AI cu sistemele de control ale vehiculelor autonome
Siguranța și Fiabilitatea în Sistemele Autonome
- Protocoale de siguranță și mecanisme de rezervă
- Testarea și validarea sistemelor autonome
- Conformitate cu standardurile industriale și reglementările
Studii de Caz și Aplicații Practice
- Mașinile autonome: algoritmi AI și implementări în lumea reală
- Drone-uri: control autonom și navigare
- Roboți industriale: automatizare alimentată de IA în producție
Trenduri Viitoare în Sistemele Autonome Alimentate de IA
- Avansări în AI și impactul lor asupra autonomiei
- Tehnologii emergente în dezvoltarea sistemelor autonome
- Explorarea direcțiilor și oportunităților viitoare din domeniu
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Experiență în domeniul roboticii sau dezvoltarea AI
- Înțelegere a machine learning-ului și sistemelor timp real
- Cunoașterea sistemelor de control și protocoalelor de siguranță
Publicul vizat
- Ingineri robotici
- Dezvoltatori AI
- Specialisti în automatizare
21 ore
Mărturii (2)
ecosistemul ML nu se limitează la MLFlow ci include și Optuna, hyperops, docker, docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Curs - MLflow
Tradus de catre o masina
Am apreciat participarea la antrenamentul Kubeflow, care s-a desfășurat în mod remote. Acest antrenament m-a permis să consolidez cunoștințele despre serviciile AWS, K8s și toolele devOps din jurul Kubeflow, care sunt bazele necesare pentru a aborda subiectul în mod corespunzător. Doresc să-i mulțumesc lui Malawski Marcin pentru paciența și profesionalismul arătat în antrenament și în oferirea de sfaturi privind cele mai bune practici. Malawski abordează subiectul din diferite perspective, folosind diverse instrumente de dezvoltare Ansible, EKS kubectl, Terraform. Acum sunt cu siguranță convins că mă îndrept către domeniul potrivit de aplicare.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Curs - Kubeflow
Tradus de catre o masina
