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課程簡介
邊緣人工智能在自主系統中的介紹
- 邊緣人工智能概述及其在自主系統中的重要性
- 在自主系統中實施邊緣人工智能的關鍵優勢與挑戰
- 當前邊緣人工智能在自主性領域的趨勢與創新
- 實際應用與案例研究
自主系統中的即時處理
- 即時數據處理的基礎
- 用於即時決策的人工智能模型
- 處理數據流與傳感器融合
- 實際示例與案例研究
邊緣人工智能在自動駕駛車輛中的應用
- 用於車輛感知與控制的人工智能模型
- 開發與部署用於即時導航的人工智能解決方案
- 將邊緣人工智能與車輛控制系統集成
- 邊緣人工智能在自動駕駛車輛中的案例研究
邊緣人工智能在無人機中的應用
- 用於無人機感知與飛行控制的人工智能模型
- 無人機中的即時數據處理與決策
- 實施邊緣人工智能以實現自主飛行與避障
- 實際示例與案例研究
邊緣人工智能在機器人中的應用
- 用於機器人感知與操作的人工智能模型
- 機器人系統中的即時處理與控制
- 將邊緣人工智能與機器人控制架構集成
- 邊緣人工智能在機器人中的案例研究
開發用於自主應用的人工智能模型
- 相關機器學習與深度學習模型概述
- 爲邊緣部署訓練與優化模型
- 用於自主邊緣人工智能的工具與框架(如TensorFlow Lite、ROS等)
- 在自主環境中驗證與評估模型
在自主系統中部署邊緣人工智能解決方案
- 在各種邊緣硬件上部署人工智能模型的步驟
- 在邊緣設備上進行即時數據處理與推理
- 監控與管理已部署的人工智能模型
- 實際部署示例與案例研究
倫理與法規考慮
- 確保自主人工智能系統的安全性與可靠性
- 解決自主人工智能模型中的偏見與公平性問題
- 遵守自主系統中的法規與標準
- 在自主系統中負責任地部署人工智能的最佳實踐
性能評估與優化
- 在自主系統中評估模型性能的技術
- 用於即時監控與調試的工具
- 在自主應用中優化人工智能模型性能的策略
- 解決延遲、可靠性與可擴展性挑戰
創新用例與應用
- 邊緣人工智能在自主系統中的高級應用
- 各自主領域的深入案例研究
- 成功故事與經驗教訓
- 邊緣人工智能在自主性中的未來趨勢與機遇
動手項目與練習
- 爲自主系統開發全面的邊緣人工智能應用
- 實際項目與場景
- 協作小組練習
- 項目展示與反饋
總結與下一步
最低要求
- 瞭解AI和機器學習概念
- 具備編程語言經驗(推薦Python)
- 熟悉機器人技術、自主系統或相關技術
受衆
- 機器人工程師
- 自動駕駛車輛開發者
- AI研究人員
14 時間: