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Programa do Curso
Introdução à Edge AI em Robótica
- O que é Edge AI?
- Por que a Edge AI é essencial para robótica
- Desafios da IA em tempo real em sistemas autônomos
Implantando Modelos de IA em Dispositivos de Borda
- Inferência de IA na NVIDIA Jetson e outros hardwares de borda
- Utilização do TensorFlow Lite e ONNX para implantação em borda
- Otimização de modelos de IA para execução em tempo real
Percepção em Tempo Real para Sistemas Autônomos
- Visão computacional para navegação robótica
- Fusão de sensores: LiDAR, câmeras e IMUs
- Edge AI para detecção e rastreamento de objetos
Tomada de Decisão e Controle em Robótica
- Aprendizado por reforço para comportamentos autônomos
- Planejamento de caminhos e desvio de obstáculos
- Otimização de latência em sistemas de IA em tempo real
Integrando IA com ROS (Sistema Operacional de Robôs)
- Visão geral do ROS e seu ecossistema
- Execução de modelos de percepção baseados em IA no ROS
- Edge AI em aplicações de robótica multi-robô e enxame
Otimizando IA para Sistemas Robóticos de Baixo Consumo
- Arquiteturas eficientes de redes neurais para robótica
- Redução do consumo de energia em robôs movidos a IA
- Implantação de IA em plataformas robóticas alimentadas por bateria
Aplicações do Mundo Real e Tendências Futuras
- Drones autônomos e robôs industriais
- Assistentes robóticos baseados em IA
- Avanços futuros na Edge AI para robótica
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão de modelos de IA e aprendizado de máquina
- Experiência com sistemas embarcados ou robótica
- Conhecimento básico de computação em tempo real
Público-Alvo
- Engenheiros de robótica
- Desenvolvedores de IA
- Especialistas em automação
21 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