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 Inteligența Artificială la Râu (Edge AI) în Sisteme Autonome
- Prezentare generală a inteligenței artificiale la râu și importanța sa în sistemele autonome
- Beneficii principale și provocări ale implementării Inteligenței Artificiale la Râu în sisteme autonome
- Trenduri actuale și inovări în Inteligența Artificială la Râu pentru autonomie
- Aplicații reale și studii de caz
Procesarea În timp Real în Sisteme Autonome
- Fundamentele procesării datelor în timp real
- Modele AI pentru luarea de decizii în timp real
- Gestionarea fluxurilor de date și fusiei sensorilor
- Exemple practice și studii de caz
Inteligența Artificială la Râu în Vehicule Autonome
- Modele AI pentru percepciunea și controlul vehiculelor
- Dezvoltarea și implementarea de soluții AI pentru navigare în timp real
- Integrarea Inteligenței Artificiale la Râu cu sistemele de control ale vehiculelor
- Studii de caz privind Inteligența Artificială la Râu în vehicule autonome
Inteligența Artificială la Râu în Drone
- Modele AI pentru percepciunea și controlul zborului drone-urilor
- Procesarea și luarea de decizii în timp real în drone-uri
- Implementarea Inteligenței Artificiale la Râu pentru zborul autonom și evitarea obstacolelor
- Exemple practice și studii de caz
Inteligența Artificială la Râu în Robotică
- Modele AI pentru percepciunea și manipularea robotelor
- Procesare și control în timp real în sisteme de robote
- Integrarea Inteligenței Artificiale la Râu cu arhitecturile de control a robotelelor
- Studii de caz privind Inteligența Artificială la Râu în robotică
Dezvoltarea Modelelor AI pentru Aplicații Autonome
- Prezentare generală a modelelor de învățare automată și în profunzime relevante
- Antrenamentul și optimizarea modelelor pentru implementarea la râu
- Instrumente și cadre pentru Inteligența Artificială la Râu autonomă (TensorFlow Lite, ROS, etc.)
- Validarea și evaluarea modelului în setările autonome
Implementarea Soluțiilor de Inteligență Artificială la Râu în Sisteme Autonome
- Pașii pentru implementarea modelelor AI pe diferite hardware-uri la râu
- Procesarea și inferența datelor în timp real pe dispozitivele de râu
- Monitorizare și administrare a modelului AI implementat
- Exemple practice de implementare și studii de caz
Considerații Etice și Reglementări
- Asigurarea siguranței și a fiabilității în sistemele AI autonome
- Abordarea tendințelor de bias și echitate în modelele AI autonome
- Respectarea reglementărilor și standardelor din sistemele autonome
- Cele mai bune practici pentru implementarea responsabilă a AI-ului în sistemele autonome
Evaluarea și Optimizarea Performanței
- Tehnici de evaluare a performanței modelelor în sistemele autonome
- Instrumente pentru monitorizarea și depurarea în timp real
- Strategii de optimizare a performanței modelelor AI în aplicațiile autonome
- Abordarea provocărilor legate de latitatea, fiabilitatea și scalabilitatea
Aplicații Innovatoare și Utilizări
- Aplicații avansate ale Inteligenței Artificiale la Râu în sistemele autonome
- Studii de caz detaliate din diferite domenii autonome
- Istoricul succesurilor și lecțiile învățate
- Trenduri viitoare și oportunități în Inteligența Artificială la Râu pentru autonomie
Proiecte Practice și Exerciții
- Dezvoltarea unei aplicații comprehensive de Inteligență Artificială la Râu pentru un sistem autonom
- Proiecte și scenarii practice din viața reală
- Exerciții în grup collaborative
- Prezentarea proiectelor și feedback-ul
Rezumat și Următoarele Pași
Cerințe
- Oțel de înțelegerea conceptelor AI și a învățării automate
- Experiență cu limbaje de programare (Python recomandat)
- Cunoașterea tehnicilor robotice, sisteme autonome sau tehnologii similare
Publicul țintă
- Inginerii robotici
- Dezvoltatorii de vehicule autonome
- Cercetătorii AI
14 ore
