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
Introduktie tot Edge AI in autonome systemen
- Overzicht van Edge AI en de betekenis ervan in autonome systemen
- Belangrijke voordelen en uitdagingen bij de implementatie van Edge AI in autonome systemen
- Huidige trends en innovaties in Edge AI voor autonomie
- Prangbare toepassingen en case studies
Echtijdsverwerking in autonome systemen
- Grondbeginselen van echtijdsgegevensverwerking
- AI-modellen voor echtijdsbesluitvorming
- Omgaan met gegevensstromen en sensorfusie
- Praktische voorbeelden en case studies
Edge AI in autonome voertuigen
- AI-modellen voor voertuigperceptie en -besturing
- Ontwikkelen en inzetten van AI-oplossingen voor echtijdsnavigatie
- Integraal maken van Edge AI met voertuigbesturingssystemen
- Case studies van Edge AI in autonome voertuigen
Edge AI in drones
- AI-modellen voor drone-perceptie en vliegbesturing
- Echtijdsgegevensverwerking en besluitvorming in drones
- Implementeren van Edge AI voor autonome vlucht en obstakelvermijding
- Praktische voorbeelden en case studies
Edge AI in robotica
- AI-modellen voor robotperceptie en manipulatie
- Echtijdsverwerking en besturing in robotsystemen
- Integraal maken van Edge AI met robotbesturingsarchitecturen
- Case studies van Edge AI in robotica
Ontwikkelen van AI-modellen voor autonome toepassingen
- Overzicht van relevante machinaal-lerende en diepe lerende modellen
- Training en optimaliseren van modellen voor edge-inzet
- Hulpmiddelen en frameworks voor autonome Edge AI (TensorFlow Lite, ROS, etc.)
- Modelvalidatie en -evaluatie in autonome omgevingen
Inzetten van Edge AI-oplossingen in autonome systemen
- Stappen voor het inzetten van AI-modellen op verschillende edge-hardware
- Echtijdsgegevensverwerking en -inferentie op edge-apparaten
- Monitoren en beheren van ingesette AI-modellen
- Praktische voorbeelden van inzet en case studies
Ethische en wettelijke overwegingen
- Veiligheid en betrouwbaarheid waarborgen in autonome AI-systemen
- Voorbeklemming en rechtvaardigheid aanpakken in autonome AI-modellen
- Naar behoefte voldoen aan regelgeving en standaarden in autonome systemen
- Beste praktijken voor verantwoordelijke AI-inzet in autonome systemen
Prestatie-evaluatie en optimalisatie
- Technieken voor het evalueren van modelprestaties in autonome systemen
- Hulpmiddelen voor echtijdsmonitoring en debugging
- Strategieën voor het optimaliseren van AI-modelprestaties in autonome toepassingen
- Latentie-, betrouwbaarheids- en schaalbaarheidsuitdagingen aanpakken
Innovatieve toepassingsgebieden en -toepassingen
- Geavanceerde toepassingen van Edge AI in autonome systemen
- In-diepte case studies in verschillende autonome domeinen
- Succesverhalen en lessen geleerd
- Toekomstige trends en mogelijkheden in Edge AI voor autonomie
Praktische projecten en oefeningen
- Ontwikkelen van een uitgebreide Edge AI-toepassing voor een autonoom systeem
- Praktische projecten en scenario's
- Samenwerkende groepsoefeningen
- Projectpresentaties en feedback
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Begrip van AI- en machine learning-concepten
- Ervaring met programmeertalen (Python aanbevolen)
- Kennis van robotica, autonome systemen of verwante technologieën
Publiek
- Robotica-ingenieurs
- Ontwikkelaars van autonome voertuigen
- AI-onderzoekers
14 Uren
