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Struttura del corso
Introduzione all'Edge AI nella Robotica
- Cos'è l'Edge AI?
- Perché l'Edge AI è essenziale per la robotica
- Sfide dell'IA in tempo reale nei sistemi autonomi
Distribuzione di Modelli AI su Dispositivi Edge
- Inferenza AI su NVIDIA Jetson e altri hardware edge
- Utilizzo di TensorFlow Lite e ONNX per la distribuzione edge
- Ottimizzazione dei modelli AI per l'esecuzione in tempo reale
Percezione in Tempo Reale nei Sistemi Autonomi
- Visione artificiale per la navigazione robotica
- Fusion dei sensori: LiDAR, telecamere e IMUs
- Edge AI per rilevamento ed estrazione di oggetti
Prendere Decisioni e Controllare nei Robot
- Apprendimento reinforcement per comportamenti autonomi
- Pianificazione del percorso ed evitamento di ostacoli
- Ottimizzazione della latenza nei sistemi AI in tempo reale
Integrare l'IA con ROS (Robot Operating System)
- Panoramica di ROS e del suo ecosistema
- Esecuzione di modelli di percezione basati su AI in ROS
- Edge AI nelle applicazioni robotica multi-robot e swarms
Ottimizzazione dell'IA per Sistemi Robotici a Basso Consumo
- Architetture neurali efficienti per la robotica
- Riduzione del consumo energetico nei robot guidati da AI
- Distribuzione di AI su piattaforme robotiche alimentate a batteria
Applicazioni nel Mondo Reale e Tendenze Future
- Droni autonomi e robot industriali
- Assistenti robotici alimentati da IA
- Avanzamenti futuri nell'Edge AI per la robotica
Riepilogo ed Esecuzione dei Prossimi Passi
Requisiti
- Comprensione degli ambiti dell'IA e dei modelli di apprendimento automatico
- Esperienza con sistemi embedded o robotica
- Conoscenze di base di calcolo in tempo reale
Pubblico mirato
- Ingegneri della robotica
- Sviluppatori IA
- Specializzati in automazione
21 ore
Recensioni (1)
Coprindo argomenti avanzati e lavorando con esempi pratici
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
Corso - Advanced Edge AI Techniques
Traduzione automatica