Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Edge AI w autonomicznych systemach
- Przegląd Edge AI i jego znaczenia w autonomicznych systemach
- Kluczowe korzyści i wyzwania związane z wdrożeniem Edge AI w autonomicznych systemach
- Aktualne trendy i innowacje w dziedzinie Edge AI dla autonomii
- Zastosowania w świecie rzeczywistym i studia przypadku
Przetwarzanie w czasie rzeczywistym w autonomicznych systemach
- Podstawy przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
- Modele AI dla podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym
- Obsługa strumieni danych i fuzja sensora
- Praktyczne przykłady i studia przypadku
Edge AI w autonomicznych pojazdach
- Modele AI dla percepcji i kontroli pojazdu
- Tworzenie i wdrażanie rozwiązań AI dla nawigacji w czasie rzeczywistym
- Integracja Edge AI z systemami kontroli pojazdu
- Studia przypadku Edge AI w autonomicznych pojazdach
Edge AI w dronach
- Modele AI dla percepcji i kontroli lotu dronów
- Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym i podejmowanie decyzji w dronach
- Wdrożenie Edge AI dla autonomicznego lotu i unikania przeszkód
- Praktyczne przykłady i studia przypadku
Edge AI w robotyce
- Modele AI dla percepcji i manipulacji robotów
- Przetwarzanie i kontrola w czasie rzeczywistym w systemach robotycznych
- Integracja Edge AI z architekturami kontroli robotów
- Studia przypadku Edge AI w robotyce
Tworzenie modeli AI dla autonomicznych zastosowań
- Przegląd odpowiednich modeli uczenia maszynowego i uczenia głębokiego
- Trenowanie i optymalizacja modeli do wdrożenia na krawędzi
- Narzędzia i ramy dla autonomicznego Edge AI (TensorFlow Lite, ROS, itp.)
- Walidacja i ocena modeli w autonomicznych środowiskach
Wdrażanie rozwiązań Edge AI w autonomicznych systemach
- Krok po kroku wdrażanie modeli AI na różnych urządzeniach krawędziowych
- Przetwarzanie danych i inferencja w czasie rzeczywistym na urządzeniach krawędziowych
- Monitorowanie i zarządzanie wdrożonymi modelami AI
- Praktyczne przykłady wdrażania i studia przypadku
Etyczne i regulacyjne aspekty
- Zapewnienie bezpieczeństwa i niezawodności w autonomicznych systemach AI
- Rozwiązywanie problemów z uprzedzeniami i sprawiedliwością w modelach AI autonomicznych
- Zgodność z regulacjami i standardami w autonomicznych systemach
- Najlepsze praktyki dla odpowiedzialnego wdrażania AI w autonomicznych systemach
Ocena wydajności i optymalizacja
- Techniki oceny wydajności modeli w autonomicznych systemach
- Narzędzia do monitorowania i debugowania w czasie rzeczywistym
- Strategie optymalizacji wydajności modeli AI w autonomicznych zastosowaniach
- Rozwiązywanie problemów z opóźnieniem, niezawodnością i skalowalnością
Innowacyjne przypadki użycia i zastosowania
- Zaawansowane zastosowania Edge AI w autonomicznych systemach
- Szczegółowe studia przypadku w różnych dziedzinach autonomii
- Sukcesy i nabyte doświadczenia
- Przyszłe trendy i możliwości w dziedzinie Edge AI dla autonomii
Praktyczne projekty i ćwiczenia
- Tworzenie kompleksowego zastosowania Edge AI dla autonomicznego systemu
- Projektów i scenariuszy z życia rzeczywistego
- Współpracujące ćwiczenia grupowe
- Prezentacje projektów i opinie zwrotne
Podsumowanie i następne kroki
Wymagania
- Zrozumienie pojęć sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
- Doświadczenie w programowaniu (rekomendowane jest Python)
- Znajomość robotyki, systemów autonomicznych lub pokrewnych technologii
Grupa docelowa
- Inżynierowie robotyki
- Twórcy pojazdów autonomicznych
- Badacze sztucznej inteligencji
14 godzin