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 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