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Durata 21 ore
Struttura del corso
Fondamenti di TinyML per la Robotica
- Capacità chiave e vincoli di TinyML
- Ruolo dell'AI di bordo nei sistemi autonomi
- Criteri hardware per robot mobili e droni
Hardware Embedded e Interfacce di Sensore
- Microcontrollori e schede embedded per la robotica
- Integrazione di telecamere, IMU e sensori di prossimità
- Bilanciamento energetico e di calcolo
Ingegneria dei Dati per la Percezione Robotica
- Raccolta e etichettatura dei dati per task robotici
- Tecniche di preprocessing di segnali e immagini
- Strategie di estrazione delle caratteristiche per dispositivi vincolati
Sviluppo e Ottimizzazione dei Modelli
- Selezione di architetture per percezione, rilevamento e classificazione
- Pipeline di training per ML embedded
- Compressione dei modelli, quantizzazione e ottimizzazione della latenza
Percezione e Controllo On-Device
- Esecuzione dell'inference sui microcontrollori
- Fusione degli output TinyML con gli algoritmi di controllo
- Sicurezza e reattività in tempo reale
Miglioramenti alla Navigazione Autonoma
- Navigazione basata su visione leggera
- Rilevamento e evitamento degli ostacoli
- Percettibilità ambientale in condizioni di risorse limitate
Testing e Validazione di Robot Guidati da TinyML
- Strumenti di simulazione e approcci per test sul campo
- Metriche di prestazioni per l'autonomia embedded
- Debug e miglioramento iterativo
Integrazione nelle Piattaforme Robotiche
- Deployment di TinyML all'interno di pipeline basate su ROS
- Interfacciamento dei modelli ML con i controller dei motori
- Mantenimento dell'affidabilità tra variazioni hardware
Sintesi e Prossimi Passi
Requisiti
- Comprensione delle architetture dei sistemi robotici
- Esperienza nello sviluppo embedded
- Conoscenza dei concetti di machine learning
Pubblico di Riferimento
- Ingegneri robotici
- Ricercatori in AI
- Sviluppatori embedded
Recensioni (2)
Fornitura dei materiali (macchina virtuale) per iniziare immediatamente gli esercizi e spiegazione del nucleo di ROS2. Il motivo per cui le cose funzionano in un determinato modo.
Arjan Bakema
Corso - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Traduzione automatica
le sue conoscenze e l'utilizzo dell'IA per la Robotica nel Futuro.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Corso - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Traduzione automatica