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

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie