Schița de curs

Introducere în Edge AI în Robotică

  • Ce este Edge AI?
  • De ce este esențială Edge AI pentru robotică
  • Provocări ale AI-ului în timp real în sistemele autonome

Implementarea Modelelor de AI pe Dispozitive Edge

  • Inferență AI pe NVIDIA Jetson și alte hardware-uri 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 navigația robotică
  • Fuziune de senzori: LiDAR, camere și IMU-uri
  • Edge AI pentru detectarea și urmărirea obiectelor

Luarea de Decizii și Controlul în Robotică

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

Integrarea AI cu ROS (Robot Operating System)

  • Prezentare generală a ROS și ecosistemul său
  • Rularea modelelor de percepție bazate pe AI în ROS
  • Edge AI în aplicații de robotică multi-robot și roi

Optimizarea AI pentru Sisteme Robotice cu Consum Redus de Energie

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

Aplicații din Lumea Reală și Tendențe Viitoare

  • Drone autonome și roboți industriali
  • Asistenți robotici acționați de AI
  • Avansamente viitoare în Edge AI pentru robotică

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

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

Publicul țintă

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

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite