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코스 개요
로보틱스에서의 Edge AI 소개
- Edge AI란 무엇인가?
- 로보틱스에서 Edge AI의 중요성
- 자율 시스템에서의 실시간 AI의 도전 과제
Edge 장치에 AI 모델 배포
- NVIDIA Jetson 및 기타 에지 하드웨어에서의 AI 추론
- Edge 배포를 위한 TensorFlow Lite 및 ONNX 사용
- 실시간 실행을 위한 AI 모델 최적화
자율 시스템을 위한 실시간 인식
- 로봇 네비게이션을 위한 컴퓨터 비전
- LiDAR, 카메라 및 IMU의 센서 융합
- 객체 탐지 및 추적을 위한 Edge AI
로보틱스의 의사 결정 및 제어
- 자율 행동을 위한 강화 학습
- 경로 계획 및 장애물 회피
- 실시간 AI 시스템에서의 지연 시간 최적화
ROS(로봇 운영 시스템)와 AI 통합
- ROS 및 그 생태계 개요
- ROS에서 AI 기반 인식 모델 실행
- 다중 로봇 및 스웜 로보틱스 애플리케이션에서의 Edge AI
저전력 로봇 시스템을 위한 AI 최적화
- 로보틱스를 위한 효율적인 신경망 구조
- AI 기반 로봇에서의 전력 소비 감소
- 배터리 구동 로봇 플랫폼에 AI 배포
실제 응용 및 미래 동향
- 자율 드론 및 산업용 로봇
- AI 기반 로봇 보조자
- 로보틱스를 위한 Edge AI의 미래 발전
요약 및 다음 단계
요건
- AI 및 머신러닝 모델에 대한 이해
- 임베디드 시스템 또는 로봇 공학에 대한 경험
- 실시간 컴퓨팅에 대한 기본 지식
대상
- 로봇 공학 엔지니어
- AI 개발자
- 자동화 전문가
21 시간
회원 평가 (1)
고급 주제를 다루고 실제 사례를 통해 실습할 수 있습니다.
Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
코스 - Advanced Edge AI Techniques
기계 번역됨