Course Outline

Robotics의 Edge AI 소개

  • Edge AI은 무엇입니까?
  • 로봇공학에 Edge AI이 필수적인 이유
  • 자율 시스템에서 실시간 AI의 과제

에지 디바이스에 AI 모델 배포

  • NVIDIA Jetson 및 기타 엣지 하드웨어에서의 AI 추론
  • TensorFlow Lite 및 ONNX를 사용하여 에지 배포
  • 실시간 실행을 위한 AI 모델 최적화

자율 시스템을 위한 실시간 인식

  • 로봇 탐색을 위한 컴퓨터 비전
  • 센서 퓨전: LiDAR, 카메라 및 IMU
  • Edge AI 객체 감지 및 추적을 위해

Robotics의 의사결정 및 통제

  • 자율적 행동을 위한 강화 학습
  • 경로 계획 및 장애물 회피
  • 실시간 AI 시스템의 지연 최적화

AI와 ROS (로봇 운영체제)의 통합

  • ROS 및 생태계 개요
  • ROS에서 AI 기반 인식 모델 실행
  • Edge AI 다중 로봇 및 군집 로봇 응용 프로그램

저전력 로봇 시스템을 위한 AI 최적화

  • 로봇공학을 위한 효율적인 신경망 아키텍처
  • AI 기반 로봇의 전력 소모 감소
  • 배터리 구동 로봇 플랫폼에 AI 배치

실제 세계 응용 프로그램 및 미래 추세

  • 자율 드론과 산업용 로봇
  • AI 기반 로봇 보조원
  • 로봇공학을 위한 Edge AI의 미래 발전

요약 및 다음 단계

Requirements

  • AI 및 머신러닝 모델에 대한 이해
  • 임베디드 시스템 또는 로봇공학 경험
  • 실시간 컴퓨팅의 기본 지식

청중

  • Robotics 엔지니어
  • AI 개발자
  • 자동화 전문가
 21 Hours

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