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:

人數


每位參與者的報價

Upcoming Courses

課程分類