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課程簡介
Edge AI in Autonomous Systems 簡介
- 邊緣 AI 概述及其在自主系統中的意義
- 在自主系統中實施邊緣 AI 的主要優勢和挑戰
- 用於自主性的邊緣 AI 的當前趨勢和創新
- 實際應用和案例研究
自治系統中的實時處理
- 實時數據處理基礎
- 用於即時決策的 AI 模型
- 處理數據流和感測器融合
- 實際實例和案例研究
自動駕駛汽車中的邊緣 AI
- 用於車輛感知和控制的 AI 模型
- 開發和部署用於即時導航的 AI 解決方案
- 將邊緣 AI 與車輛控制系統整合
- 自動駕駛汽車中邊緣 AI 的案例研究
無人機中的邊緣 AI
- 用於無人機感知和飛行控制的 AI 模型
- 無人機的實時數據處理和決策
- 實施邊緣 AI 實現自主飛行和避障
- 實際實例和案例研究
邊緣 AI Robotics
- 用於機器人感知和操作的 AI 模型
- 機器人系統中的即時處理和控制
- 將邊緣 AI 與機器人控制架構整合
- 邊緣 AI 在機器人領域的案例研究
開發用於自主應用的 AI 模型
- 相關機器學習和深度學習模型概述
- 訓練和優化邊緣部署模型
- 自主邊緣 AI 的工具和框架(TensorFlow Lite、ROS 等)
- 自主環境中的模型驗證和評估
在自治系統中部署邊緣 AI 解決方案
- 在各種邊緣硬體上部署 AI 模型的步驟
- 邊緣設備上的實時數據處理和推理
- 監視和管理已部署的 AI 模型
- 實際部署範例和案例研究
道德和監管考慮
- 確保自主人工智慧系統的安全性和可靠性
- 解決自主 AI 模型中的偏見和公平性
- 符合自主系統的法規和標準
- 在自主系統中負責任地部署 AI 的最佳實踐
性能評估與優化
- 自主系統中模型性能評估技術
- 用於即時監控和調試的工具
- 在自主應用中優化 AI 模型性能的策略
- 解決延遲、可靠性和可擴充性挑戰
創新 Use Case 和應用
- 邊緣 AI 在自主系統中的高級應用
- 各個自治領域的深入案例研究
- 成功案例和經驗教訓
- 用於自主性的邊緣 AI 的未來趨勢和機遇
動手項目和練習
- 為自主系統開發全面的邊緣 AI 應用程式
- 真實世界的項目和場景
- 協作小組練習
- 專案演示和反饋
摘要和後續步驟
最低要求
- 瞭解 AI 和機器學習概念
- 有程式設計語言經驗(Python 推薦)
- 熟悉機器人、自主系統或相關技術
觀眾
- Robotics 工程師
- 自動駕駛汽車開發商
- 人工智慧研究人員
14 時間: