Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Návrh Školení
Úvod do Edge AI in Autonomous Systems
- Přehled Edge AI a její význam v autonomních systémech
- Klíčové výhody a výzvy implementace Edge AI v autonomních systémech
- Aktuální trendy a inovace v Edge AI pro autonomii
- Reálné aplikace a případové studie
Zpracování v reálném čase v autonomních systémech
- Základy zpracování dat v reálném čase
- Modely AI pro rozhodování v reálném čase
- Zpracování datových toků a fúze senzorů
- Praktické příklady a případové studie
Edge AI v autonomních vozidlech
- Modely AI pro vnímání a ovládání vozidla
- Vývoj a nasazení řešení AI pro navigaci v reálném čase
- Integrace Edge AI s řídicími systémy vozidla
- Případové studie Edge AI v autonomních vozidlech
Edge AI v dronech
- AI modely pro vnímání dronů a řízení letu
- Zpracování dat v reálném čase a rozhodování v dronech
- Implementace Edge AI pro autonomní let a vyhýbání se překážkám
- Praktické příklady a případové studie
Edge AI v Robotics
- Modely umělé inteligence pro robotické vnímání a manipulaci
- Zpracování a řízení v reálném čase v robotických systémech
- Integrace Edge AI s architekturami robotického ovládání
- Případové studie Edge AI v robotice
Vývoj modelů umělé inteligence pro autonomní aplikace
- Přehled relevantních modelů strojového učení a hlubokého učení
- Školení a optimalizace modelů pro okrajové nasazení
- Nástroje a rámce pro autonomní Edge AI (TensorFlow Lite, ROS atd.)
- Validace a vyhodnocení modelu v autonomním prostředí
Nasazení řešení Edge AI v autonomních systémech
- Kroky pro nasazení modelů umělé inteligence na různém okrajovém hardwaru
- Zpracování dat v reálném čase a odvození na okrajových zařízeních
- Monitorování a správa nasazených modelů umělé inteligence
- Praktické příklady nasazení a případové studie
Etické a regulační aspekty
- Zajištění bezpečnosti a spolehlivosti v autonomních systémech umělé inteligence
- Řešení zkreslení a spravedlnosti v autonomních modelech umělé inteligence
- Dodržování předpisů a norem v autonomních systémech
- Nejlepší postupy pro zodpovědné nasazení AI v autonomních systémech
Hodnocení a optimalizace výkonu
- Techniky pro hodnocení výkonnosti modelu v autonomních systémech
- Nástroje pro monitorování a ladění v reálném čase
- Strategie pro optimalizaci výkonu modelu AI v autonomních aplikacích
- Řešení problémů s latencí, spolehlivostí a škálovatelností
Inovativní Use Cases a aplikace
- Pokročilé aplikace Edge AI v autonomních systémech
- Hloubkové případové studie v různých autonomních doménách
- Příběhy úspěšných a poučení
- Budoucí trendy a příležitosti v Edge AI pro autonomii
Praktické projekty a cvičení
- Vývoj komplexní aplikace Edge AI pro autonomní systém
- Reálné projekty a scénáře
- Společná skupinová cvičení
- Prezentace projektů a zpětná vazba
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Pochopení konceptů AI a strojového učení
- Zkušenosti s programovacími jazyky (doporučeno Python)
- Znalost robotiky, autonomních systémů nebo souvisejících technologií
Publikum
- Robotics inženýři
- Vývojáři autonomních vozidel
- výzkumníci AI
14 hodiny