邊緣AI與機器人技術:賦能自主系統培訓
邊緣AI正在徹底改變機器人技術,使自主系統能夠實現實時決策。
這門由講師帶領的現場培訓(線上或線下)針對希望將邊緣AI應用於機器人應用的中級到高級機器人工程師、AI開發人員和自動化專家。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 了解邊緣AI在自主系統中的角色。
- 在邊緣設備上部署AI模型以實現實時機器人技術。
- 優化AI性能以進行低延遲決策。
- 整合電腦視覺和傳感器融合以實現機器人自主性。
課程格式
- 互動式講座和討論。
- 大量的練習和實踐。
- 在實時實驗室環境中進行手動實施。
課程自定義選項
- 如需為本課程請求自定義培訓,請聯繫我們以安排。
課程簡介
機器人技術中的邊緣AI簡介
- 什麼是邊緣AI?
- 為什麼邊緣AI對機器人至關重要
- 自主系統中實時AI的挑戰
在邊緣設備上部署AI模型
- NVIDIA Jetson及其他邊緣硬件上的AI推理
- 使用TensorFlow Lite和ONNX進行邊緣部署
- 優化AI模型以實現實時執行
自主系統的實時感知
- 用於機器人導航的電腦視覺
- 傳感器融合:LiDAR、攝像頭和IMU
- 用於物件檢測和跟蹤的邊緣AI
機器人技術中的決策和控制
- 用於自主行為的強化學習
- 路徑規劃和障礙物避讓
- 實時AI系統中的延遲優化
將AI與ROS(機器人操作系統)整合
- ROS及其生態系統的概述
- 在ROS中運行基於AI的感知模型
- 多機器人和蜂群機器人應用中的邊緣AI
為低功耗機器人系統優化AI
- 用於機器人的高效神經網絡架構
- 降低AI驅動機器人的功耗
- 在電池供電的機器人平台上部署AI
實際應用與未來趨勢
- 自動無人機和工業機器人
- AI驅動的機器人助手
- 邊緣AI在機器人技術中的未來進步
總結和下一步
最低要求
- 對AI和機器學習模型的 understanding
- 嵌入式系統或機器人技術的經驗
- 實時計算的基本知識
目標受眾
- 機器人工程師
- AI開發人員
- 自動化專家
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macao@nobleprog.com 或 +852 81990613
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客戶評論 (1)
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Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
課程 - Advanced Edge AI Techniques
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參與學員在結束本課程後,將能夠:
- 了解邊緣人工智慧的基礎知識及其在電腦視覺中的應用。
- 部署最佳化的深度學習模型於邊緣裝置,以進行實時影像與視訊分析。
- 使用如 TensorFlow Lite、OpenVINO 及 NVIDIA Jetson SDK 等框架進行模型部署。
- 優化人工智慧模型的性能、功耗效率及低延遲推論能力。
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- 理解邊緣人工智慧在金融服務中的角色。
- 使用邊緣人工智慧實施詐欺偵測系統。
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完成本培訓後,參加者將能夠:
- 理解邊緣AI在醫療保健中的角色與益處。
- 為醫療應用在邊緣裝置上開發並部署AI模型。
- 在穿戴式裝置和診斷工具中實施邊緣AI解決方案。
- 設計並部署使用邊緣AI的病人監測系統。
- 處理醫療保健AI應用中的倫理與法規考量。
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- 了解邊緣AI在工業自動化中的角色。
- 使用Edge AI實施預測性維護解決方案。
- 應用AI技術於製造流程的品質控制。
- 使用Edge AI優化工業流程。
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完成本培訓後,學員將能夠:
- 理解邊緣 AI 的基本原理及其在 IoT 中的應用。
- 為 IoT 設備設置和配置邊緣 AI 環境。
- 在邊緣設備上開發和部署用於 IoT 應用的 AI 模型。
- 在 IoT 系統中實施即時數據處理和決策。
- 將邊緣 AI 與各種 IoT 協議和平台整合。
- 應對邊緣 AI 用於 IoT 的道德考慮和最佳實踐。