Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về Edge AI trong Robotics
- Edge AI là gì?
- Tại sao Edge AI lại quan trọng cho robotics
- Thách thức của AI thời gian thực trong các hệ thống tự động
Triển khai Mô hình AI trên Thiết bị Edge
- AI suy luận trên NVIDIA Jetson và phần cứng edge khác
- Sử dụng TensorFlow Lite và ONNX cho triển khai edge
- Tối ưu hóa mô hình AI để thực thi tức thì
Tri giác Thời gian thực cho Hệ thống Tự động
- Thị giác máy tính cho điều hướng robotics
- Sensor fusion: LiDAR, camera, và IMU
- Edge AI để phát hiện và theo dõi đối tượng
Quyết định và Kiểm soát trong Robotics
- Học tăng cường cho hành vi tự động
- Lập kế hoạch đường đi và tránh vật cản
- Tối ưu hóa độ trễ trong các hệ thống AI thời gian thực
Tích hợp AI với ROS (Hệ điều hành Robotics)
- Tổng quan về ROS và hệ sinh thái của nó
- Chạy mô hình tri giác dựa trên AI trong ROS
- Edge AI trong ứng dụng robotics nhiều robot và Swarm Robotics
Tối ưu hóa AI cho Hệ thống Robotic Tiết kiệm Điện năng
- Kiến trúc mạng neural hiệu quả cho robotics
- Giảm tiêu thụ điện năng trong các robot được điều khiển bởi AI
- Triển khai AI trên nền tảng robot chạy bằng pin
Ứng dụng Thực tế và Xu hướng Tương lai
- Drone tự động và robot công nghiệp
- Trợ lý robot được điều khiển bởi AI
- Tiến bộ tương lai trong Edge AI cho robotics
Tóm tắt và Bước Tiếp theo
Yêu cầu
- Hiểu biết về AI và mô hình machine learning
- Kinh nghiệm với hệ thống nhúng hoặc robotics
- Kiến thức cơ bản về tính toán thời gian thực
Đối tượng
- Kỹ sư robotics
- Nhà phát triển AI
- Chuyên gia tự động hóa
21 Giờ
Đánh giá (1)
Chúng ta có thể đề cập đến các chủ đề nâng cao và làm việc với các ví dụ thực tế.
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Khóa học - Advanced Edge AI Techniques
Dịch thuật bằng máy