Edge AI與Robotics:賦能自主系統培訓
Edge AI 正在通過實現自主系統中的即時決策,徹底改變機器人技術。
本次由講師指導的培訓(線上或線下)面向中級到高級的機器人工程師、AI 開發人員和自動化專家,他們希望爲機器人應用實施 Edge AI。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 理解 Edge AI 在自主系統中的作用。
- 在邊緣設備上部署 AI 模型,以實現即時機器人技術。
- 優化 AI 性能,以實現低延遲決策。
- 集成計算機視覺和傳感器融合,以實現機器人自主性。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在即時實驗室環境中進行動手操作。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
課程簡介
機器人中的Edge AI簡介
- Edge AI是什麼?
- 爲什麼Edge AI對機器人至關重要
- 自主系統中即時AI的挑戰
在邊緣設備上部署AI模型
- 在NVIDIA Jetson和其他邊緣硬件上進行AI推理
- 使用TensorFlow Lite和ONNX進行邊緣部署
- 優化AI模型以實現即時執行
自主系統的即時感知
- 用於機器人導航的計算機視覺
- 傳感器融合:LiDAR、攝像頭和IMU
- 用於目標檢測與跟蹤的Edge AI
機器人中的決策與控制
- 用於自主行爲的強化學習
- 路徑規劃與避障
- 即時AI系統中的延遲優化
將AI與ROS(機器人操作系統)集成
- ROS及其生態系統概述
- 在ROS中運行基於AI的感知模型
- 多機器人與羣體機器人應用中的Edge AI
優化低功耗機器人系統中的AI
- 用於機器人的高效神經網絡架構
- 減少AI驅動機器人的功耗
- 在電池供電的機器人平臺上部署AI
實際應用與未來趨勢
- 自主無人機與工業機器人
- AI驅動的機器人助手
- Edge AI在機器人中的未來進展
總結與下一步
最低要求
- 瞭解AI和機器學習模型
- 具備嵌入式系統或機器人技術的經驗
- 具備即時計算的基礎知識
受衆
- 機器人工程師
- AI開發者
- 自動化專家
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培訓結束後,學員將能夠:
- 探索Edge AI模型開發和優化的先進技術。
- 實施在邊緣設備上部署AI模型的前沿策略。
- 利用專用工具和框架進行高級Edge AI應用。
- 優化Edge AI解決方案的性能和效率。
- 探索Edge AI的創新用例和新興趨勢。
- 解決Edge AI部署中的高級倫理和安全問題。
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- 理解Edge AI的原理及其優勢。
- 設置和配置邊緣計算環境。
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- 在邊緣設備上實現實用的AI解決方案。
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- 開發、訓練和優化Edge AI模型。
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- 瞭解Edge AI在金融服務中的作用。
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培訓結束後,參與者將能夠:
- 瞭解Edge AI在工業自動化中的作用。
- 使用Edge AI實施預測性維護解決方案。
- 在製造過程中應用AI技術進行質量控制。
- 使用Edge AI優化工業流程。
- 在工業環境中部署和管理Edge AI解決方案。
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- 在邊緣設備上開發和部署用於物聯網應用的AI模型。
- 在物聯網系統中實現即時數據處理和決策。
- 將Edge AI與各種物聯網協議和平臺集成。
- 解決Edge AI在物聯網中的倫理問題和最佳實踐。
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培訓結束後,參與者將能夠:
- 理解Edge AI在智慧城市基礎設施中的作用。
- 實施Edge AI解決方案,用於交通管理和監控。
- 利用Edge AI技術優化城市資源。
- 將Edge AI與現有智慧城市系統集成。
- 解決智慧城市部署中的倫理和監管問題。
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通過本培訓,學員將能夠:
- 理解TensorFlow Lite的基礎知識及其在Edge AI中的作用。
- 使用TensorFlow Lite開發和優化AI模型。
- 在各種邊緣設備上部署TensorFlow Lite模型。
- 掌握模型轉換和優化的工具與技術。
- 使用TensorFlow Lite實現實際的Edge AI應用。
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- 理解Edge AI的基本概念和架構。
- 設置和配置Edge AI環境。
- 開發和部署簡單的Edge AI應用。
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21 時間:本次由講師指導的澳門(線上或線下)培訓,面向希望將AI模型部署在低功耗設備上並最大限度減少能耗的高級AI工程師、嵌入式開發人員和硬件工程師。
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- 瞭解在節能設備上運行AI的挑戰。
- 優化神經網絡以進行低功耗推理。
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- 瞭解在邊緣設備上部署AI模型的挑戰和需求。
- 應用模型壓縮技術,減少AI模型的規模和複雜性。
- 利用量化方法,提升模型在邊緣硬件上的效率。
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培訓結束後,學員將能夠:
- 瞭解Edge AI中的安全和隱私挑戰。
- 實施保護邊緣設備和數據的最佳實踐。
- 制定策略,緩解Edge AI部署中的安全風險。
- 解決倫理問題,並確保符合法規要求。
- 對Edge AI應用進行安全評估和審計。