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Programa do Curso
Introdução a Edge AI in Autonomous Systems
- Visão geral da IA de ponta e da sua importância nos sistemas autónomos
- Principais benefícios e desafios da implementação da IA de ponta em sistemas autónomos
- Tendências e inovações actuais na IA de ponta para a autonomia
- Aplicações do mundo real e estudos de caso
Processamento em tempo real em sistemas autónomos
- Fundamentos do processamento de dados em tempo real
- Modelos de IA para tomada de decisões em tempo real
- Tratamento de fluxos de dados e fusão de sensores
- Exemplos práticos e estudos de casos
IA de ponta em veículos autónomos
- Modelos de IA para perceção e controlo de veículos
- Desenvolver e implementar soluções de IA para navegação em tempo real
- Integrar a IA periférica nos sistemas de controlo dos veículos
- Estudos de casos de IA de ponta em veículos autónomos
IA de ponta em drones
- Modelos de IA para a perceção e o controlo de voo dos drones
- Processamento de dados em tempo real e tomada de decisões em drones
- Implementação da IA de ponta para o voo autónomo e a prevenção de obstáculos
- Exemplos práticos e estudos de casos
IA de ponta em Robotics
- Modelos de IA para perceção e manipulação robóticas
- Processamento e controlo em tempo real em sistemas robóticos
- Integrar a IA periférica nas arquitecturas de controlo robótico
- Estudos de casos de IA de ponta em robótica
Desenvolvimento de modelos de IA para aplicações autónomas
- Visão geral dos modelos relevantes de aprendizagem automática e aprendizagem profunda
- Treino e otimização de modelos para implantação no Edge
- Ferramentas e quadros para a IA autónoma no Edge (TensorFlow Lite, ROS, etc.)
- Validação e avaliação de modelos em ambientes autónomos
Implementação de soluções de IA no Edge em sistemas autónomos
- Passos para a implantação de modelos de IA em vários hardwares de ponta
- Processamento de dados em tempo real e inferência em dispositivos periféricos
- Monitorização e gestão de modelos de IA implementados
- Exemplos práticos de implantação e estudos de caso
Considerações éticas e regulamentares
- Garantir a segurança e a fiabilidade em sistemas de IA autónomos
- Abordar a parcialidade e a justiça em modelos de IA autónomos
- Conformidade com regulamentos e normas em sistemas autónomos
- Melhores práticas para a implementação responsável de IA em sistemas autónomos
Avaliação e otimização do desempenho
- Técnicas para avaliar o desempenho do modelo em sistemas autónomos
- Ferramentas para monitorização e depuração em tempo real
- Estratégias para otimizar o desempenho do modelo de IA em aplicações autónomas
- Abordagem dos desafios de latência, fiabilidade e escalabilidade
Use Cases e aplicações inovadoras
- Aplicações avançadas de IA de ponta em sistemas autónomos
- Estudos de caso aprofundados em vários domínios autónomos
- Histórias de sucesso e lições aprendidas
- Tendências e oportunidades futuras na IA de ponta para a autonomia
Projectos e exercícios práticos
- Desenvolvimento de uma aplicação abrangente de IA do Edge para um sistema autónomo
- Projectos e cenários do mundo real
- Exercícios de grupo colaborativos
- Apresentações de projectos e feedback
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimento dos conceitos de IA e de aprendizagem automática
- Experiência com linguagens de programação (Python recomendado)
- Familiaridade com robótica, sistemas autónomos ou tecnologias relacionadas
Público
- Engenheiros Robotics
- Programadores de veículos autónomos
- Investigadores de IA
14 horas