Edge AI and Robotics: Enabling Autonomous Systems培訓
Edge AI正在通过使自主系统能够实时做出决策来革新机器人技术。
本课程由教师主导,采用在线或现场的方式进行,旨在为希望在机器人应用中实现Edge AI的中级到高级机器人工程师、人工智能开发人员和自动化专家提供培训。
培训结束时,参与者将能够:
- 了解Edge AI在自主系统中的作用。
- 在边缘设备上部署人工智能模型,以实现实时机器人技术。
- 优化人工智能性能,以进行低延迟决策。
- 集成计算机视觉和传感器融合,以实现机器人的自主性。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量练习和实践。
- 在现场实验室环境中进行实操实施。
课程定制选项
- 要请求本课程的定制培训,请联系我们进行安排。
課程簡介
介绍Edge AI在Robotics中的应用
- 什么是Edge AI?
- Edge AI对于机器人技术的重要性
- 自主系统中实时AI的挑战
在边缘设备上部署AI模型
- NVIDIA Jetson和其他边缘硬件上的AI推理
- 在边缘部署中使用TensorFlow Lite和ONNX
- 对AI模型进行优化以实现实时执行
автономные系统 с помощью надежного实时感知
- 机器人导航的计算机视觉
- 传感器融合:LiDAR、摄像头和IMU
- Edge AI用于物体检测和跟踪
Robotics中的决策和控制
- 自主行为的强化学习
- 路径规划和障碍物 avoidance
- 实时AI系统中的延迟优化
将AI与ROS (机器人操作系统)集成
- ROS及其生态系统概述
- 在ROS中运行基于AI的感知模型
- Edge AI在多机器人和群体机器人应用中的应用
对低功耗机器人系统优化AI
- 机器人用的高效神经网络架构
- 降低AI驱动的机器人的能耗
- 在电池供电的机器人平台上部署AI
现实世界的应用和未来的趋势
- 自主无人机和工业机器人
- 人工智能驱动的机器人助手
- Edge AI在机器人技术中的未来进展
总结和结论
最低要求
- 對AI和機器學習模型的理解
- 嵌入式系統或機器人技術的經驗
- 對實時計算的基本知識
觀眾
- Robotics工程師
- AI開發人員
- 自動化專家
需要幫助選擇合適的課程嗎?
Edge AI and Robotics: Enabling Autonomous Systems培訓 - Enquiry
Edge AI and Robotics: Enabling Autonomous Systems - 咨詢詢問
咨詢詢問
相關課程
5G and Edge AI: Enabling Ultra-Low Latency Applications
21 時間:這項面向中級電信專業人員、AI 工程師和物聯網專家的講師主導的現場培訓(在線或現場)旨在探討5G網絡如何加速Edge AI應用程序。
培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解5G技術的基本原理及其對Edge AI的影響。
- 在5G環境中部署針對低延遲應用程序優化的AI模型。
- 利用Edge AI和5G連接實現實時決策系統。
- 優化邊緣設備的AI工作負載,以提高性能。
Advanced Edge AI Techniques
14 時間:這種以講師為主導的 澳門(在線或現場)現場培訓面向希望掌握邊緣 AI 最新進展、優化其 AI 模型以進行邊緣部署並探索跨各個行業的專業應用的高級 AI 從業者、研究人員和開發人員。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 探索邊緣 AI 模型開發和優化中的高級技術。
- 實施在邊緣設備上部署 AI 模型的尖端策略。
- 將專用工具和框架用於高級邊緣 AI 應用程式。
- 優化邊緣 AI 解決方案的性能和效率。
- 探索邊緣 AI 的創新用例和新興趨勢。
- 解決邊緣 AI 部署中的高級道德和安全注意事項。
Building AI Solutions on the Edge
14 時間:這種以講師為主導的 澳門(在線或現場)現場培訓面向希望獲得在邊緣設備上為各種應用程式部署 AI 模型的實用技能的中級開發人員、數據科學家和技術愛好者。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解邊緣 AI 的原理及其優勢。
- 設置和配置邊緣計算環境。
- 開發、訓練和優化用於邊緣部署的 AI 模型。
- 在邊緣設備上實施實用的 AI 解決方案。
- 評估和改進邊緣部署模型的性能。
- 解決邊緣 AI 應用程式中的道德和安全注意事項。
Building Secure and Resilient Edge AI Systems
21 時間:本课程面向希望为澳門系统实施强有力的安全措施和韧性策略的高级网络安全专业人员、人工智能工程师和物联网开发人员。培训形式为在线或现场培训。
培训结束时,学员将能够:
- 了解Edge AI部署中的安全风险和漏洞。
- 实施数据保护的加密和身份验证技术。
- 设计能够抵御网络威胁的韧性Edge AI架构。
- 在边缘环境中应用安全的AI模型部署策略。
Edge AI for Agriculture: Smart Farming and Precision Monitoring
21 時間:這門由講師主導的現場培訓課程(在線或現場)旨在幫助初學者到中級的農技專業人員、物聯網專家和人工智能工程師,幫助他們開發和部署智慧農業的Edge AI解決方案。
培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解Edge AI在精準農業中的作用。
- 實施基於AI的作物和畜牧監測系統。
- 制定自動化灌溉和環境感測解決方案。
- 使用實時Edge AI分析來優化農業效率。
Edge AI in Autonomous Systems
14 時間:這種由講師指導的現場澳門(在線或現場)培訓面向希望利用邊緣人工智慧提供創新自主系統解決方案的中級機器人工程師、自動駕駛汽車開發人員和人工智慧研究人員。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解邊緣 AI 在自主系統中的作用和優勢。
- 開發和部署 AI 模型,以便在邊緣設備上進行即時處理。
- 在自動駕駛汽車、無人機和機器人技術中實施邊緣 AI 解決方案。
- 使用 Edge AI 設計和優化控制系統。
- 解決自主 AI 應用中的道德和監管考慮。
Edge AI: From Concept to Implementation
14 時間:這種由講師指導的 澳門(在線或現場)實時培訓面向希望全面了解邊緣 AI 從概念到實際實施(包括設置和部署)的中級開發人員和 IT 專業人員。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解邊緣 AI 的基本概念。
- 設置和配置邊緣 AI 環境。
- 開發、訓練和優化邊緣 AI 模型。
- 部署和管理邊緣 AI 應用程式。
- 將邊緣 AI 與現有系統和工作流整合。
- 解決邊緣 AI 實施中的道德考慮和最佳實踐。
Edge AI for Computer Vision: Real-Time Image Processing
21 時間:本课程面向希望在边缘设备上实现和优化计算机视觉模型以进行实时处理的中级到高级计算机视觉工程师、人工智能开发人员和物联网专业人员。 通过本培训,参与者将能够:
- 了解计算机视觉中Edge AI的基本原理及其应用。
- 在边缘设备上部署经过优化的深度学习模型,以实现对图像和视频的实时分析。
- 使用TensorFlow Lite、OpenVINO和NVIDIA Jetson SDK等框架进行模型部署。
- 优化AI模型以提高性能、功率效率和低延迟推断。
Edge AI for Financial Services
14 時間:這種以講師為主導的澳門(在線或現場)現場培訓面向希望在金融服務中實施邊緣人工智慧解決方案的中級金融專業人士、金融科技開發人員和人工智慧專家。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解邊緣 AI 在金融服務中的作用。
- 使用 Edge AI 實施欺詐檢測系統。
- 通過 AI 驅動的解決方案增強客戶服務。
- 應用邊緣 AI 進行風險管理和決策。
- 在金融環境中部署和管理邊緣 AI 解決方案。
Edge AI for Healthcare
14 時間:這種以講師為主導的澳門(在線或現場)現場培訓面向希望利用邊緣 AI 提供創新醫療保健解決方案的中級醫療保健專業人員、生物醫學工程師和 AI 開發人員。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解邊緣 AI 在醫療保健中的作用和優勢。
- 在醫療保健應用的邊緣設備上開發和部署 AI 模型。
- 在可穿戴設備和診斷工具中實施邊緣 AI 解決方案。
- 使用邊緣 AI 設計和部署患者監護系統。
- 解決醫療保健 AI 應用程式中的道德和監管考慮因素。
Edge AI in Industrial Automation
14 時間:這種以講師為主導的澳門(在線或現場)現場培訓面向希望在工業自動化中實施邊緣 AI 解決方案的中級工業工程師、製造專業人員和 AI 開發人員。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解邊緣 AI 在工業自動化中的作用。
- 使用Edge AI實施預測性維護解決方案。
- 在製造過程中應用人工智慧技術進行品質控制。
- 使用邊緣 AI 優化工業流程。
- 在工業環境中部署和管理邊緣 AI 解決方案。
Edge AI for IoT Applications
14 時間:這種以講師為主導的 澳門(在線或現場)現場培訓面向希望利用邊緣 AI 通過智慧數據處理和分析功能增強物聯網應用程式的中級開發人員、系統架構師和行業專業人士。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解邊緣 AI 基礎知識及其在物聯網中的應用。
- 為IoT設備設置和配置邊緣 AI 環境。
- 在邊緣設備上為IoT應用程式開發和部署 AI 模型。
- 在物聯網系統中實現即時數據處理和決策。
- 將邊緣 AI 與各種物聯網協定和平臺整合。
- 解決面向物聯網的邊緣 AI 中的道德考量和最佳實踐。
Deploying AI Models on Edge Devices with NVIDIA Jetson
21 時間:這門由教師主導的現場培訓課程旨在幫助中級人工智慧開發人員、嵌入式工程師和機器人工程師,無論是在網上還是在現場。希望在邊緣應用程序中優化和部署AI模型。
培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解邊緣 AI 和 NVIDIA Jetson 硬體的基本原理。
- 優化 AI 模型以便在邊緣設備上部署。
- 使用 TensorRT 來加速深度學習推斷。
- 使用 JetPack SDK 和 ONNX Runtime 部署 AI 模型。
Edge AI for Retail: Enhancing Customer Experience and Operations
21 時間:本課程是針對希望應用Edge AI解決方案的初級至中級零售技術專家、AI開發人員和業務分析師的面授在線實時培訓,旨在智能結帳系統、庫存管理和個性化客戶參與。
培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解Edge AI如何提升零售業務和客戶體驗。
- 實施智能結帳和無收銀員支付系統的AI技術。
- 利用實時跟蹤和分析優化庫存管理。
- 利用計算機視覺和AI為店內客戶提供個性化體驗。
Edge AI for Smart Cities
14 時間:這種以講師為主導的現場澳門(在線或現場)培訓面向希望利用邊緣人工智慧實施智慧城市計劃的中級城市規劃師、土木工程師和智慧城市項目經理。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解邊緣 AI 在智慧城市基礎設施中的作用。
- 實施用於流量管理和監控的邊緣 AI 解決方案。
- 使用邊緣 AI 技術優化城市資源。
- 將邊緣 AI 與現有的智慧城市系統整合。
- 解決智慧城市部署中的道德和監管考慮因素。