Obrigado por enviar sua consulta! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Obrigado por enviar sua reserva! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Duração 21 horas
Programa do Curso
Fundamentos do TinyML para Robótica
- Capacidades e restrições-chave do TinyML
- Papel da IA de borda (edge AI) em sistemas autônomos
- Considerações de hardware para robôs móveis e drones
Hardware Embarcado e Interfaces de Sensores
- Microcontroladores e placas embarcadas para robótica
- Integração de câmeras, IMUs e sensores de proximidade
- Orçamento de energia e capacidade de cálculo
Engenharia de Dados para Percepção Robótica
- Coleta e rotulagem de dados para tarefas robóticas
- Técnicas de pré-processamento de sinais e imagens
- Estratégias de extração de recursos para dispositivos com recursos limitados
Desenvolvimento e Otimização de Modelos
- Seleção de arquiteturas para percepção, detecção e classificação
- Pipelines de treinamento para ML embarcado
- Compressão de modelos, quantização e otimização de latência
Percepção e Controle em Dispositivo
- Execução de inferência em microcontroladores
- Fusão das saídas do TinyML com algoritmos de controle
- Segurança e responsividade em tempo real
Melhorias na Navegação Autônoma
- Navegação leve baseada em visão
- Detecção e evasão de obstáculos
- Percepção ambiental sob restrições de recursos
Testes e Validação de Robôs Impulsionados por TinyML
- Ferramentas de simulação e abordagens de teste em campo
- Métricas de desempenho para autonomia embarcada
- Depuração e melhoria iterativa
Integração em Plataformas de Robótica
- Implantação do TinyML em pipelines baseados em ROS
- Interface de modelos de ML com controladores de motores
- Manutenção da confiabilidade através de variações de hardware
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão das arquiteturas de sistemas robóticos
- Experiência com desenvolvimento embarcado
- Familiaridade com conceitos de aprendizado de máquina
Público-Alvo
- Engenheiros de robótica
- Pesquisadores de IA
- Desenvolvedores de sistemas embarcados
Testemunhos de Clientes (2)
Fornecimento dos materiais (máquina virtual) para iniciar imediatamente os exercícios e explicação do núcleo do ROS2. Por que as coisas funcionam de determinada maneira.
Arjan Bakema
Curso - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Máquina Traduzida
seu conhecimento e utilização da IA para a Robótica no Futuro.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Máquina Traduzida