Edge AI and Robotics: Enabling Autonomous Systems 培训
Edge AI正在通过使自主系统能够实时做出决策来革新机器人技术。
本课程由教师主导,采用在线或现场的方式进行,旨在为希望在机器人应用中实现Edge AI的中级到高级机器人工程师、人工智能开发人员和自动化专家提供培训。
培训结束时,参与者将能够:
- 了解Edge AI在自主系统中的作用。
- 在边缘设备上部署人工智能模型,以实现实时机器人技术。
- 优化人工智能性能,以进行低延迟决策。
- 集成计算机视觉和传感器融合,以实现机器人的自主性。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量练习和实践。
- 在现场实验室环境中进行实操实施。
课程定制选项
- 要请求本课程的定制培训,请联系我们进行安排。
课程大纲
介绍Edge AI在Robotics中的应用
- 什么是Edge AI?
- Edge AI对于机器人技术的重要性
- 自主系统中实时AI的挑战
在边缘设备上部署AI模型
- NVIDIA Jetson和其他边缘硬件上的AI推理
- 在边缘部署中使用TensorFlow Lite和ONNX
- 对AI模型进行优化以实现实时执行
автономные系统 с помощью надежного实时感知
- 机器人导航的计算机视觉
- 传感器融合:LiDAR、摄像头和IMU
- Edge AI用于物体检测和跟踪
Robotics中的决策和控制
- 自主行为的强化学习
- 路径规划和障碍物 avoidance
- 实时AI系统中的延迟优化
将AI与ROS (机器人操作系统)集成
- ROS及其生态系统概述
- 在ROS中运行基于AI的感知模型
- Edge AI在多机器人和群体机器人应用中的应用
对低功耗机器人系统优化AI
- 机器人用的高效神经网络架构
- 降低AI驱动的机器人的能耗
- 在电池供电的机器人平台上部署AI
现实世界的应用和未来的趋势
- 自主无人机和工业机器人
- 人工智能驱动的机器人助手
- Edge AI在机器人技术中的未来进展
总结和结论
要求
- 对AI和机器学习模型的理解
- 嵌入式系统或机器人技术的经验
- 对实时计算的基本知识
观众
- Robotics工程师
- AI开发人员
- 自动化专家
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- 探索边缘 AI 模型开发和优化中的高级技术。
- 实施在边缘设备上部署 AI 模型的尖端策略。
- 将专用工具和框架用于高级边缘 AI 应用程序。
- 优化边缘 AI 解决方案的性能和效率。
- 探索边缘 AI 的创新用例和新兴趋势。
- 解决边缘 AI 部署中的高级道德和安全注意事项。
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- 了解边缘 AI 的原理及其优势。
- 设置和配置边缘计算环境。
- 开发、训练和优化用于边缘部署的 AI 模型。
- 在边缘设备上实施实用的 AI 解决方案。
- 评估和改进边缘部署模型的性能。
- 解决边缘 AI 应用程序中的道德和安全注意事项。
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- 了解边缘 AI 在医疗保健中的作用和优势。
- 在医疗保健应用的边缘设备上开发和部署 AI 模型。
- 在可穿戴设备和诊断工具中实施边缘 AI 解决方案。
- 使用边缘 AI 设计和部署患者监护系统。
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- 优化低功耗推理的神经网络。
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- 应用模型压缩技术来减小 AI 模型的大小和复杂性。
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