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コース概要
ロボティクスにおけるエッジAIの導入
- エッジAIとは何か?
- なぜロボティクスにおいてエッジAIが重要なのか?
- 自律システムにおけるリアルタイムAIの課題
エッジデバイスへのAIモデルの展開
- NVIDIA Jetsonおよびその他のエッジハードウェアでのAI推論
- TensorFlow LiteとONNXを使用したエッジ展開
- リアルタイム実行のためのAIモデルの最適化
自律システムのリアルタイム認識
- ロボットナビゲーションのためのコンピュータビジョン
- LiDAR、カメラ、IMUのセンサフュージョン
- オブジェクト検出と追跡のためのエッジAI
ロボティクスにおける意思決定と制御
- 自律的な行動のための強化学習
- 経路計画と障害物回避
- リアルタイムAIシステムにおける遅延最適化
ROS(ロボットオペレーティングシステム)とのAI統合
- ROSとそのエコシステムの概要
- ROSでのAIベースの認識モデルの実行
- マルチロボットおよびスウォームロボティクスアプリケーションにおけるエッジAI
低消費電力ロボティックシステム向けのAI最適化
- ロボット向けの効率的なニューラルネットワークアーキテクチャ
- AI駆動ロボットにおける消費電力削減
- バッテリー駆動のロボティックプラットフォームへのAI展開
実世界アプリケーションと将来のトレンド
- 自律ドローンと産業用ロボット
- AI搭載のロボットアシスタント
- ロボティクス向けエッジAIの将来の進歩
まとめと次なるステップ
要求
- AIと機械学習モデルの理解
- 埋め込みシステムやロボティクスの経験
- リアルタイムコンピューティングに関する基本的な知識
対象者
- ロボットエンジニア
- AI開発者
- 自動化専門家
21 時間
お客様の声 (1)
高度なトピックをカバーし、実際の例を使って実践的に学べること
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
コース - Advanced Edge AI Techniques
機械翻訳