Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding tot Edge AI in Autonomous Systems
- Overzicht van Edge AI en de betekenis ervan in autonome systemen
- Belangrijkste voordelen en uitdagingen van het implementeren van Edge AI in autonome systemen
- Huidige trends en innovaties op het gebied van Edge AI voor autonomie
- Toepassingen en casestudy's uit de praktijk
Real-time verwerking in autonome systemen
- Grondbeginselen van real-time gegevensverwerking
- AI-modellen voor real-time besluitvorming
- Omgaan met datastromen en sensorfusie
- Praktijkvoorbeelden en casestudy's
Edge AI in autonome voertuigen
- AI-modellen voor voertuigperceptie en -controle
- Ontwikkelen en implementeren van AI-oplossingen voor real-time navigatie
- Integratie van Edge AI met voertuigbesturingssystemen
- Casestudy's van Edge AI in autonome voertuigen
Edge AI in Drones
- AI-modellen voor droneperceptie en vluchtcontrole
- Real-time dataverwerking en besluitvorming in drones
- Implementatie van Edge AI voor autonoom vliegen en obstakelvermijding
- Praktijkvoorbeelden en casestudy's
Edge-AI in Robotics
- AI-modellen voor robotperceptie en -manipulatie
- Real-time verwerking en besturing in robotsystemen
- Integratie van Edge AI met robotbesturingsarchitecturen
- Casestudy's van Edge AI in robotica
Ontwikkelen van AI-modellen voor autonome toepassingen
- Overzicht van relevante machine learning- en deep learning-modellen
- Modellen trainen en optimaliseren voor edge-implementatie
- Tools en frameworks voor autonome Edge AI (TensorFlow Lite, ROS, enz.)
- Modelvalidatie en -evaluatie in autonome omgevingen
Edge AI-oplossingen implementeren in autonome systemen
- Stappen voor het implementeren van AI-modellen op verschillende edge-hardware
- Real-time gegevensverwerking en inferentie op edge-apparaten
- Geïmplementeerde AI-modellen bewaken en beheren
- Praktijkvoorbeelden en casestudy's
Ethische en regelgevende overwegingen
- Zorgen voor veiligheid en betrouwbaarheid in autonome AI-systemen
- Vooringenomenheid en eerlijkheid in autonome AI-modellen aanpakken
- Naleving van voorschriften en normen in autonome systemen
- Best practices voor verantwoorde AI-implementatie in autonome systemen
Prestatie-evaluatie en -optimalisatie
- Technieken voor het evalueren van modelprestaties in autonome systemen
- Tools voor real-time monitoring en foutopsporing
- Strategieën voor het optimaliseren van de prestaties van AI-modellen in autonome toepassingen
- Uitdagingen op het gebied van latentie, betrouwbaarheid en schaalbaarheid aanpakken
Innovatieve Use Cases en toepassingen
- Geavanceerde toepassingen van Edge AI in autonome systemen
- Diepgaande casestudies in verschillende autonome domeinen
- Succesverhalen en geleerde lessen
- Toekomstige trends en kansen in Edge AI voor autonomie
Hands-on projecten en oefeningen
- Ontwikkeling van een uitgebreide Edge AI-toepassing voor een autonoom systeem
- Projecten en scenario's uit de echte wereld
- Gezamenlijke groepsoefeningen
- Projectpresentaties en feedback
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Inzicht in AI- en machine learning-concepten
- Ervaring met programmeertalen (Python aanbevolen)
- Bekendheid met robotica, autonome systemen of aanverwante technologieën
Audiëntie
- Robotics Ingenieurs
- Ontwikkelaars van autonome voertuigen
- AI-onderzoekers
14 Uren