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Struttura del corso

Introduzione all’Intelligenza Artificiale all’Edge nella robotica

  • Cos’è l’Intelligenza Artificiale all’Edge?
  • Perché è fondamentale per la robotica?
  • Le sfide dell’utilizzo di AI in tempo reale nei sistemi autonomi

Distribuzione dei modelli AI su dispositivi edge

  • Esecuzione delle inferenze AI su NVIDIA Jetson e altri hardware edge
  • Utilizzo di TensorFlow Lite e ONNX per la distribuzione dei modelli all’edge
  • Ottimizzazione dei modelli AI per una reattività in tempo reale

Percezione in tempo reale nei sistemi autonomi

  • Applicazioni della visione artificiale nella navigazione robotica
  • Fusione dei sensori: LiDAR, telecamere e IMU
  • Utilizzo dell’AI all’edge per il rilevamento e il tracciamento degli oggetti

Presa di decisione e controllo nei sistemi robotici

  • L’apprendimento per rafforzamento come base per i comportamenti autonomi
  • Pianificazione dei percorsi e superamento degli ostacoli
  • Ottimizzazione della latenza nei sistemi AI operativi in tempo reale

Integrazione dell’AI con ROS (Robot Operating System)

  • Panoramica su ROS e il relativo ecosistema tecnico
  • Esecuzione di modelli percettivi basati sull’AI all’interno di ROS
  • Applicazione dell’Intelligenza Artificiale all’Edge in sistemi robotici multipli o a sciami

Ottimizzazione delle soluzioni AI per sistemi robotici a basso consumo energetico

  • Architetture di reti neurali efficienti adatte alla robotica
  • Riduzione del consumo energetico nei robot dotati di intelligenza artificiale
  • Implementazione dell’AI su piattaforme robotiche alimentate a batteria

Applicazioni pratiche e prospettive future

  • Droni autonomi e robot industriali avanzati
  • Assistenti robotici dotati di capacità di intelligenza artificiale
  • I futuri sviluppi dell’Intelligenza Artificiale all’Edge nel campo della robotica

Sintesi e prossimi passi da intraprendere

Requisiti

  • Conoscenza di base dei modelli di intelligenza artificiale e machine learning
  • Esperienza nell’utilizzo di sistemi embedded o nella robotica
  • Conoscenze fondamentali sui principi del calcolo in tempo reale

Destinatari del corso

  • Ingegneri robotici
  • Sviluppatori di intelligenza artificiale
  • Specialisti dell’automazione
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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