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Programa do Curso
Introdução ao Edge AI em Sistemas Autônomos
- Visão geral do Edge AI e sua importância em sistemas autônomos
- Benefícios-chave e desafios da implementação de Edge AI em sistemas autônomos
- Tendências atuais e inovações no Edge AI para autonomia
- Aplicações do mundo real e estudos de caso
Processamento em Tempo Real em Sistemas Autônomos
- Fundamentos do processamento de dados em tempo real
- Modelos de IA para tomada de decisões em tempo real
- Manipulação de fluxos de dados e fusão de sensores
- Exemplos práticos e estudos de caso
Edge AI em Veículos Autônomos
- Modelos de IA para percepção e controle de veículos
- Desenvolvimento e implantação de soluções de IA para navegação em tempo real
- Integração do Edge AI com sistemas de controle de veículos
- Estudos de caso de Edge AI em veículos autônomos
Edge AI em Drones
- Modelos de IA para percepção e controle de voo de drones
- Processamento de dados em tempo real e tomada de decisões em drones
- Implementação de Edge AI para voo autônomo e evitamento de obstáculos
- Exemplos práticos e estudos de caso
Edge AI em Robótica
- Modelos de IA para percepção e manipulação robótica
- Processamento em tempo real e controle em sistemas robóticos
- Integração do Edge AI com arquiteturas de controle robótico
- Estudos de caso de Edge AI em robótica
Desenvolvimento de Modelos de IA para Aplicações Autônomas
- Visão geral de modelos relevantes de aprendizado de máquina e deep learning
- Treinamento e otimização de modelos para implantação em dispositivos de borda
- Ferramentas e frameworks para Edge AI autônomo (TensorFlow Lite, ROS, etc.)
- Validação e avaliação de modelos em ambientes autônomos
Implantação de Soluções de Edge AI em Sistemas Autônomos
- Etapas para implantar modelos de IA em vários hardwares de borda
- Processamento de dados em tempo real e inferência em dispositivos de borda
- Monitoramento e gerenciamento de modelos de IA implantados
- Exemplos práticos de implantação e estudos de caso
Considerações Éticas e Regulatórias
- Garantir segurança e confiabilidade em sistemas de IA autônomos
- Abordar viés e justiça em modelos de IA autônomos
- Conformidade com regulamentos e padrões em sistemas autônomos
- Melhores práticas para implantação responsável de IA em sistemas autônomos
Avaliação de Desempenho e Otimização
- Técnicas para avaliar o desempenho do modelo em sistemas autônomos
- Ferramentas para monitoramento e depuração em tempo real
- Estratégias para otimizar o desempenho de modelos de IA em aplicações autônomas
- Abordar desafios de latência, confiabilidade e escalabilidade
Casos de Uso Inovadores e Aplicações
- Aplicações avançadas de Edge AI em sistemas autônomos
- Estudos de caso detalhados em vários domínios autônomos
- Histórias de sucesso e lições aprendidas
- Tendências futuras e oportunidades no Edge AI para autonomia
Projetos Práticos e Exercícios
- Desenvolvimento de uma aplicação abrangente de Edge AI para um sistema autônomo
- Projetos e cenários do mundo real
- Exercícios colaborativos em grupo
- Apresentações dos projetos e feedback
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos conceitos de IA e aprendizado de máquina
- Experiência com linguagens de programação (Python recomendado)
- Familiaridade com robótica, sistemas autônomos ou tecnologias relacionadas
Público-alvo
- Engenheiros de robótica
- Desenvolvedores de veículos autônomos
- Pesquisadores de IA
14 Horas
Testemunhos de Clientes (1)
Que possamos abordar tópicos avançados e trabalhar com exemplos do mundo real
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Curso - Advanced Edge AI Techniques
Máquina Traduzida