Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod do hraničního umělého rozumu v autonomních systémech
- Přehled o hraničním umělém rozumu a jeho významu v autonomních systémech
- Klíčové přínosy a výzvy implementace hraničního umělého rozumu v autonomních systémech
- Současné trendy a inovace ve hranici umělé inteligence pro autonomii
- Skutečné aplikace a případové studie
Reálný časový zpracování v autonomních systémech
- Základy reálného časového zpracování dat
- Umělá rozumová modely pro rozhodování v reálném čase
- Správa datových proudů a fúze senzorů
- Praktické příklady a případové studie
Hraniční umělý rozum v autonomních vozidlech
- Umělá rozumová modely pro vnímání a řízení vozidel
- Vytváření a nasazování umělých inteligencí pro reálné navigace
- Integrace hraničního umělého rozumu s systémy řízení vozidel
- Případové studie hraničního umělého rozumu v autonomních vozidlech
Hraniční umělý rozum v droncích
- Umělá rozumová modely pro vnímání a řízení letu dronů
- Reálné zpracování dat a rozhodování v dronech
- Implementace hraničního umělého rozumu pro autonomní létání a odstranění překážek
- Praktické příklady a případové studie
Hraniční umělý rozum v robotice
- Umělá rozumová modely pro vnímání a manipulaci robota
- Reálné zpracování dat a řízení v systémech robota
- Integrace hraničního umělého rozumu s architekturami řízení robotů
- Případové studie hraničního umělého rozumu v robotice
Vytváření umělých inteligencích pro autonomní aplikace
- Přehled o relevantních modelech strojového učení a hlubokého učení
- Výuka a optimalizace modelů pro nasazení na hranici
- Nástroje a frameworky pro autonomní hraniční umělý rozum (TensorFlow Lite, ROS atd.)
- Validace a hodnocení modelu v autonomních prostředích
Nasazování řešení hraničního umělého rozumu v autonomních systémech
- Kroky pro nasazení AI modelů na různá okrajová zařízení
- Reálný časové zpracování dat a inferenci na okrajových zařízeních
- Monitorování a správa nasazených AI modelů
- Praktické příklady nasazení a případové studie
Etnické a regulativní aspekty
- Zajištění bezpečnosti a spolehlivosti v autonomních systémech AI
- Obarvení a spravedlnost v autonomních modelech AI
- Dodržování pravidel a standardů ve vlastnostech autonomních systémů
- Nejlepší praktiky pro zodpovědné nasazení AI v autonomních systémech
Hodnocení a optimalizace výkonu
- Techniky hodnocení výkonu modelů ve vlastnostech autonomních systémů
- Nástroje pro reálné monitorování a ladění chyb
- Strategie optimalizace výkonu AI modelu v aplikacích s autonomií
- Řešení problémů se zpožděním, spolehlivostí a škálovatelnosti
Inovativní užití a aplikace
- Pokročilé aplikace hraničního umělého rozumu v autonomních systémech
- Podrobná případová studie ve různých doménách autonomie
- Úspěšné případy a odvozené učení
- Budoucí trendy a možnosti hraničního umělého rozumu pro autonomii
Praktická projekty a cvičení
- Vytvoření úplné aplikace s hranici umělým rozumem pro autonomní systém
- Skutečné projekty a scénáře
- Společenské skupinové cvičení
- Prezentace projektů a zpětná vazba
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Požadavky: Přehled o AI a konceptech strojového učení
- Zkušenosti s programovacími jazyky (Python doporučujeme)
- Znalost robota, autonomních systémů nebo souvisejících technologií
Cílová skupina
- Inženýři v oblasti robotiky
- Vývojáři autonomních vozidel
- Výzkumníci ve fázi umělé inteligence (AI)
14 Hodiny