Đề cương khóa học

Giới thiệu về Edge AI trong Robotics

  • Edge AI là gì?
  • Tại sao Edge AI lại quan trọng đối với robot
  • Những thách thức của AI thời gian thực trong các hệ thống tự động

Triển khai Mô hình AI trên Thiết bị Biên

  • Suy luận AI trên NVIDIA Jetson và các phần cứng biên khác
  • Sử dụng TensorFlow Lite và ONNX để triển khai trên biên
  • Tối ưu hóa mô hình AI để thực thi thời gian thực

Nhận thức Thời gian Thực cho Hệ thống Tự động

  • Thị giác máy tính cho điều hướng robot
  • Hợp nhất cảm biến: LiDAR, camera và IMU
  • Edge AI cho phát hiện và theo dõi đối tượng

Ra quyết định và Điều khiển trong Robotics

  • Học tăng cường cho hành vi tự động
  • Lập kế hoạch đường đi và tránh chướng ngại vật
  • Tối ưu hóa độ trễ trong hệ thống AI thời gian thực

Tích hợp AI với ROS (Hệ điều hành Robot)

  • Tổng quan về ROS và hệ sinh thái của nó
  • Chạy các mô hình nhận thức dựa trên AI trong ROS
  • Edge AI trong các ứng dụng robot đa robot và bầy đàn

Tối ưu hóa AI cho Hệ thống Robot Tiết kiệm Điện

  • Kiến trúc mạng nơ-ron hiệu quả cho robot
  • Giảm tiêu thụ điện năng trong robot chạy bằng AI
  • Triển khai AI trên các nền tảng robot chạy bằng pin

Ứng dụng Thực tế và Xu hướng Tương lai

  • Máy bay không người lái tự động và robot công nghiệp
  • Trợ lý robot hỗ trợ AI
  • Những tiến bộ trong tương lai của Edge AI cho robot

Tóm tắt và Các Bước Tiếp Theo

Requirements

  • Sự hiểu biết về AI và các mô hình học máy
  • Kinh nghiệm với hệ thống nhúng hoặc robot
  • Kiến thức cơ bản về điện toán thời gian thực

Đối tượng

  • Robotics kỹ sư
  • Nhà phát triển AI
  • Chuyên gia tự động hóa
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories