Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về Edge AI trong Hệ thống Tự động
- Tổng quan về Edge AI và tầm quan trọng của nó trong hệ thống tự động
- Những lợi ích và thách thức chính của việc triển khai Edge AI trong hệ thống tự động
- Xu hướng và đổi mới hiện tại trong Edge AI cho tính tự động
- Ứng dụng thực tế và các nghiên cứu điển hình
Xử lý Thời gian Thực trong Hệ thống Tự động
- Các nguyên tắc cơ bản của xử lý dữ liệu thời gian thực
- Mô hình AI cho việc ra quyết định thời gian thực
- Xử lý luồng dữ liệu và hợp nhất cảm biến
- Ví dụ và các nghiên cứu điển hình thực tế
Edge AI trong Xe tự hành
- Mô hình AI cho nhận thức và điều khiển xe
- Phát triển và triển khai các giải pháp AI cho điều hướng thời gian thực
- Tích hợp Edge AI với hệ thống điều khiển xe
- Các nghiên cứu điển hình về Edge AI trong xe tự hành
Edge AI trong Máy bay không người lái
- Mô hình AI cho nhận thức và điều khiển chuyến bay của máy bay không người lái
- Xử lý dữ liệu và ra quyết định thời gian thực trong máy bay không người lái
- Triển khai Edge AI cho chuyến bay tự động và tránh chướng ngại vật
- Ví dụ và các nghiên cứu điển hình thực tế
Edge AI trong Robotics
- Mô hình AI cho nhận thức và thao tác robot
- Xử lý và điều khiển thời gian thực trong hệ thống robot
- Tích hợp Edge AI với kiến trúc điều khiển robot
- Các nghiên cứu điển hình về Edge AI trong robot
Phát triển Mô hình AI cho Ứng dụng Tự động
- Tổng quan về các mô hình học máy và học sâu liên quan
- Huấn luyện và tối ưu hóa mô hình cho việc triển khai trên thiết bị biên
- Công cụ và khung công cụ cho Edge AI tự động (TensorFlow Lite, ROS, v.v.)
- Xác thực và đánh giá mô hình trong môi trường tự động
Triển khai Giải pháp Edge AI trong Hệ thống Tự động
- Các bước để triển khai mô hình AI trên nhiều phần cứng biên khác nhau
- Xử lý và suy luận dữ liệu thời gian thực trên thiết bị biên
- Giám sát và quản lý các mô hình AI đã triển khai
- Ví dụ và các nghiên cứu điển hình về việc triển khai thực tế
Cân nhắc về Đạo đức và Quy định
- Đảm bảo an toàn và độ tin cậy trong hệ thống AI tự động
- Giải quyết vấn đề thiên vị và công bằng trong mô hình AI tự động
- Tuân thủ các quy định và tiêu chuẩn trong hệ thống tự động
- Các phương pháp hay nhất để triển khai AI có trách nhiệm trong hệ thống tự động
Đánh giá và Tối ưu hóa Hiệu suất
- Các kỹ thuật để đánh giá hiệu suất mô hình trong hệ thống tự động
- Công cụ để giám sát và gỡ lỗi thời gian thực
- Các chiến lược để tối ưu hóa hiệu suất mô hình AI trong các ứng dụng tự động
- Giải quyết các thách thức về độ trễ, độ tin cậy và khả năng mở rộng
Các Use Case và Ứng dụng Sáng tạo
- Các ứng dụng nâng cao của Edge AI trong hệ thống tự động
- Các nghiên cứu điển hình chuyên sâu trong nhiều lĩnh vực tự động khác nhau
- Câu chuyện thành công và bài học kinh nghiệm
- Xu hướng và cơ hội trong tương lai cho Edge AI trong tính tự động
Dự án và Bài tập Thực hành
- Phát triển một ứng dụng Edge AI toàn diện cho một hệ thống tự động
- Các dự án và kịch bản trong thế giới thực
- Các bài tập làm việc nhóm hợp tác
- Trình bày dự án và phản hồi
Tóm tắt và Các Bước Tiếp Theo
Requirements
- Sự hiểu biết về các khái niệm AI và học máy
- Kinh nghiệm với các ngôn ngữ lập trình (Python được khuyến nghị)
- Làm quen với robot, hệ thống tự động hoặc các công nghệ liên quan
Đối tượng
- Robotics kỹ sư
- Nhà phát triển xe tự hành
- Nghiên cứu viên AI
14 Hours
