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课程大纲
边缘人工智能在自主系统中的介绍
- 边缘人工智能概述及其在自主系统中的重要性
- 在自主系统中实施边缘人工智能的关键优势与挑战
- 当前边缘人工智能在自主性领域的趋势与创新
- 实际应用与案例研究
自主系统中的实时处理
- 实时数据处理的基础
- 用于实时决策的人工智能模型
- 处理数据流与传感器融合
- 实际示例与案例研究
边缘人工智能在自动驾驶车辆中的应用
- 用于车辆感知与控制的人工智能模型
- 开发与部署用于实时导航的人工智能解决方案
- 将边缘人工智能与车辆控制系统集成
- 边缘人工智能在自动驾驶车辆中的案例研究
边缘人工智能在无人机中的应用
- 用于无人机感知与飞行控制的人工智能模型
- 无人机中的实时数据处理与决策
- 实施边缘人工智能以实现自主飞行与避障
- 实际示例与案例研究
边缘人工智能在机器人中的应用
- 用于机器人感知与操作的人工智能模型
- 机器人系统中的实时处理与控制
- 将边缘人工智能与机器人控制架构集成
- 边缘人工智能在机器人中的案例研究
开发用于自主应用的人工智能模型
- 相关机器学习与深度学习模型概述
- 为边缘部署训练与优化模型
- 用于自主边缘人工智能的工具与框架(如TensorFlow Lite、ROS等)
- 在自主环境中验证与评估模型
在自主系统中部署边缘人工智能解决方案
- 在各种边缘硬件上部署人工智能模型的步骤
- 在边缘设备上进行实时数据处理与推理
- 监控与管理已部署的人工智能模型
- 实际部署示例与案例研究
伦理与法规考虑
- 确保自主人工智能系统的安全性与可靠性
- 解决自主人工智能模型中的偏见与公平性问题
- 遵守自主系统中的法规与标准
- 在自主系统中负责任地部署人工智能的最佳实践
性能评估与优化
- 在自主系统中评估模型性能的技术
- 用于实时监控与调试的工具
- 在自主应用中优化人工智能模型性能的策略
- 解决延迟、可靠性与可扩展性挑战
创新用例与应用
- 边缘人工智能在自主系统中的高级应用
- 各自主领域的深入案例研究
- 成功故事与经验教训
- 边缘人工智能在自主性中的未来趋势与机遇
动手项目与练习
- 为自主系统开发全面的边缘人工智能应用
- 实际项目与场景
- 协作小组练习
- 项目展示与反馈
总结与下一步
要求
- 了解AI和机器学习概念
- 具备编程语言经验(推荐Python)
- 熟悉机器人技术、自主系统或相关技术
受众
- 机器人工程师
- 自动驾驶车辆开发者
- AI研究人员
14 小时