Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Időtartalma 21 órák
Kurzusleírás
A TinyML alapjai a robotikában
- A TinyML fő képességei és korlátai
- A szélén futó AI szerepe az öntudatos rendszerekben
- Mobil robotokhoz és drónokhoz vonatkozó hardvermegfontolások
Beágyazott hardver és szenzor interfészek
- Mikrovezérlők és beágyazott rendszerek robotikához
- Kamerák, IMU-k és közelítésérzékelők integrálása
- Energia- és számítási erőforrás-keret meghatározása
Adatmérnökség robotikai érzékeléshez
- Adatgyűjtés és címkézés robotikai feladatokhoz
- Jel- és képfeldolgozási előkészítési technikák
- Vontatási funkció-kivonási stratégiák korlátozott eszközökön
Modellfejlesztés és optimalizálás
- Architektúraválasztás érzékeléshez, detektáláshoz és osztályozáshoz
- Edzőcsatornák beágyazott gépi tanulás számára
- Modell tömörítése, kvantálása és késleltetési optimalizálás
Eszközön belüli érzékelés és vezérlés
- Inferencia futtatása mikrovezérlőkon
- A TinyML kimeneteinek fúziója vezérlési algoritmusokkal
- Valós idejű biztonságosság és reakcióidő
Autonóm navigáció fejlesztése
- Könnyű, látásalapú navigáció
- Akadályok detektálása és kerülése
- Környezeti érzékelés erőforrás-korlátok mellett
TinyML-alapú robotok tesztelése és érvényesítése
- Simulációs eszközök és terepTESZTELESI megközelítések
- Teljesítménymutatók beágyazott autonómiához
- Hibakeresés és iteratív javítás
Integrálás robotikai platformokba
- TinyML telepítése ROS-alapú csatornákon belül
- ML modellek interfészelése motorvezérlőkkel
- Megbízhatóság fenntartása hardvervariációk esetén
Összegzés és következő lépések
Követelmények
- A robotikai rendszerarchitektúrák megértése
- Beágyazott fejlesztési tapasztalat
- Gépi tanulási fogalmak ismerete
Célközönség
- Robotikai mérnökök
- Mesterséges intelligencia kutatók
- Beágyazott fejlesztők
Vélemények (2)
Az anyagok (virtuális gép) biztosítása, hogy azonnal bele tudjanak ugrani a gyakorlatokba, valamint a Ros2 magjának magyarázata. Miért működnek a dolgok egy bizonyos módon.
Arjan Bakema
Kurzus - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Gépi fordítás
a gyakorlati ismerete és használata a mesterséges intelligencia (AI) alkalmazásában a robotika jövőjében.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Kurzus - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Gépi fordítás