План на курса

Въведение в Edge AI в роботика

  • Какво е Edge AI?
  • Защо Edge AI е основно за роботика
  • Изявления на реално време на AI в автономни системи

Разгръщане на модели на AI на устройства за крайно свързване

  • Инференция на AI на NVIDIA Jetson и други устройства за крайно свързване
  • Използване на TensorFlow Lite и ONNX за разгръщане на крайно свързване
  • Оптимизиране на модели на AI за изпълнение в реално време

Перцепция в реално време за автономни системи

  • Компютърно зрение за навигация на робот
  • Синтез на сензори: LiDAR, камери и IMU
  • Edge AI за откриване и следване на обекти

Вземане на решения и управление в роботика

  • Укрепване на учене за автономни поведения
  • Планиране на път и избегване на препятствия
  • Оптимизация на закъснение в системи на AI в реално време

Интегриране на AI с ROS (Robot Operating System)

  • Обзор на ROS и нейната екосистема
  • Изпълнение на модели на AI базирани на перцепция в ROS
  • Edge AI в приложения на мултироботна и роевна роботика

Оптимизиране на AI за роботични системи с ниска мощност

  • Ефективни архитектури на невромрежи за роботика
  • Намаляване на потребителната мощност в роботи, управлявани от AI
  • Разгръщане на AI на роботни платформи с батерии

Приложения в реалния свят и бъдещи тенденции

  • Автономни дрони и индустриални роботи
  • Роботични асистенти с AI
  • Бъдещи постижения в Edge AI за роботика

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране в модели на изкуствен интелигент и машинно обучение
  • Опит с вграждени системи или роботна техника
  • Основно знание за компютърно изчисление в реално време

Целева публика

  • Инженери по роботна техника
  • Разработчици на AI
  • Специалисти по автоматизация
 21 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории