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課程簡介
自主系統中的邊緣AI介紹
- 邊緣AI概述及其在自主系統中的重要性
- 在自主系統中實施邊緣AI的主要益處與挑戰
- 自主領域中邊緣AI的最新趨勢與創新
- 實際應用案例研究
自主系統中的實時處理
- 實時數據處理基礎
- 用於實時決策的AI模型
- 數據流與感測器融合的處理
- 實用範例與案例研究
自動駕駛車輛中的邊緣AI
- 用於車輛感知與控制的AI模型
- 開發並部署用於實時導航的AI解決方案
- 將邊緣AI整合至車輛控制系統
- 自動駕駛車輛中邊緣AI的案例研究
無人機中的邊緣AI
- 用於無人機感知與飛行控制的AI模型
- 無人機的實時數據處理與決策
- 實施邊緣AI以實現自主飛行與障礙物避免
- 實用範例與案例研究
機器人中的邊緣AI
- 用於機器人感知與操作的AI模型
- 機器人系統中的實時處理與控制
- 將邊緣AI整合至機器人控制架構
- 機器人中邊緣AI的案例研究
開發自主應用的AI模型
- 相關機器學習與深度學習模型概述
- 訓練並優化以進行邊緣部署的模型
- 用於自主邊緣AI的工具與框架(例如TensorFlow Lite、ROS等)
- 在自主環境中驗證和評估模型
在自主系統中部署邊緣AI解決方案
- 在不同邊緣硬體上部署AI模型的步驟
- 邊緣設備上的實時數據處理與推論
- 監控和管理已部署的AI模型
- 實際部署範例與案例研究
道德與法規考量
- 確保自主AI系統的安全性與可靠性
- 處理自主AI模型中的偏見與公平性問題
- 遵守自主系統的法規與標準
- 在自主系統中負責任部署AI的最佳實踐
效能評估與優化
- 評估自主系統中模型效能的技術
- 用於實時監控除錯的工具
- 優化自主應用中AI模型效能的策略
- 解決延遲、可靠性與擴展性挑戰
創新應用案例
- 邊緣AI在自主系統中的進階應用
- 各自主領域的深度案例研究
- 成功故事與經驗教訓
- 自主領域中邊緣AI的未來趨勢與機會
動手專案與練習
- 為自主系統開發綜合性的邊緣AI應用
- 真實世界專案與情境模擬
- 小組協作練習
- 專案展示與回饋
摘要與後續步驟
最低要求
- 理解AI與機器學習概念
- 具備程式語言使用經驗(推薦Python)
- 熟悉機器人、自主系統或相關技術
目標受眾
- 機器人工程師
- 自動駕駛車輛開發人員
- AI研究人員
14 小時
客戶評論 (1)
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Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
課程 - Advanced Edge AI Techniques
機器翻譯