Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în Edge AI în Sisteme Autonome
- Prezentare generală a Edge AI și a semnificației sale în sistemele autonome
- Beneficii și provocări cheie ale implementării Edge AI în sistemele autonome
- Tendințe și inovații actuale în Edge AI pentru autonomie
- Aplicații practice și studii de caz
Procesare în Timp Real în Sisteme Autonome
- Elemente de bază ale procesării datelor în timp real
- Modele AI pentru luarea de decizii în timp real
- Gestionarea fluxurilor de date și fuziunea senzorilor
- Exemple practice și studii de caz
Edge AI în Vehicule Autonome
- Modele AI pentru percepția și controlul vehiculelor
- Dezvoltarea și implementarea soluțiilor AI pentru navigație în timp real
- Integrarea Edge AI cu sistemele de control ale vehiculelor
- Studii de caz ale Edge AI în vehicule autonome
Edge AI în Drone
- Modele AI pentru percepția și controlul zborului dronelor
- Procesarea datelor și luarea de decizii în timp real în drone
- Implementarea Edge AI pentru zbor autonom și evitarea obstacolelor
- Exemple practice și studii de caz
Edge AI în Robotică
- Modele AI pentru percepția și manipularea robotică
- Procesarea și controlul în timp real în sistemele robotice
- Integrarea Edge AI cu arhitecturile de control robotic
- Studii de caz ale Edge AI în robotică
Dezvoltarea Modelelor AI pentru Aplicații Autonome
- Prezentare generală a modelelor de învățare automată și deep learning relevante
- Antrenarea și optimizarea modelelor pentru implementarea pe edge
- Instrumente și framework-uri pentru Edge AI autonom (TensorFlow Lite, ROS, etc.)
- Validarea și evaluarea modelelor în setări autonome
Implementarea Soluțiilor Edge AI în Sisteme Autonome
- Pași pentru implementarea modelelor AI pe diverse hardware edge
- Procesarea datelor și inferența în timp real pe dispozitive edge
- Monitorizarea și gestionarea modelelor AI implementate
- Exemple practice și studii de caz de implementare
Considerente Etici și de Reglementare
- Asigurarea siguranței și fiabilității în sistemele AI autonome
- Abordarea părtinirii și echității în modelele AI autonome
- Conformitatea cu reglementările și standardele în sistemele autonome
- Bune practici pentru implementarea responsabilă a AI în sistemele autonome
Evaluarea și Optimizarea Performanței
- Tehnici de evaluare a performanței modelelor în sistemele autonome
- Instrumente pentru monitorizarea și depanarea în timp real
- Strategii de optimizare a performanței modelelor AI în aplicații autonome
- Abordarea provocărilor legate de latență, fiabilitate și scalabilitate
Cazuri de Utilizare și Aplicații Inovatoare
- Aplicații avansate ale Edge AI în sistemele autonome
- Studii de caz aprofundate în diverse domenii autonome
- Povești de succes și lecții învățate
- Tendințe și oportunități viitoare în Edge AI pentru autonomie
Proiecte Practice și Exerciții
- Dezvoltarea unei aplicații Edge AI complete pentru un sistem autonom
- Proiecte și scenarii din lumea reală
- Exerciții de grup colaborative
- Prezentări de proiect și feedback
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegerea conceptelor de AI și învățare automată
- Experiență cu limbaje de programare (Python recomandat)
- Familiaritate cu robotică, sisteme autonome sau tehnologii conexe
Publicul Țintă
- Ingineri de robotică
- Dezvoltatori de vehicule autonome
- Cercetători în domeniul AI
14 Ore
