Neem contact met ons op

Cursusaanbod

Inleiding tot Edge AI in de Robotica

  • Wat is Edge AI?
  • Waarom is Edge AI onmisbaar voor robotica?
  • De uitdagingen van realtime-AI in autonome systemen

Het implementeren van AI-modellen op edge-apparaten

  • AI-inference op NVIDIA Jetson en andere edge-hardware
  • Het gebruik van TensorFlow Lite en ONNX voor implementatie op edge-apparaten
  • Het optimaliseren van AI-modellen voor realtime-uitvoering

Realtime-perceptie voor autonome systemen

  • Computervisie bij robotnavigatie
  • Sensorgegevenscombinatie: LiDAR, camera’s en IMU’s
  • Edge AI voor objectherkenning en -tracking

Besluitvorming en besturing in robotsystemen

  • Versterkend leren om autonome gedragingen te ontwikkelen
  • Padplanning en het vermijden van obstakels
  • Vertraagoptimalisatie in realtime-AI-systemen

Het integreren van AI met ROS (Robot Operating System)

  • Inleiding tot ROS en het bijbehorende ecosysteem
  • Het uitvoeren van AI-gebaseerde perceptiemodellen binnen ROS
  • Edge AI-toepassingen in meerdere robots en zwermrobotica

Het optimaliseren van AI voor energiezuinige robotsystemen

  • Efficiënte neurale netwerkarchitecturen voor robothardware
  • Energieverbruik verminderen bij AI-aangedreven robots
  • Het implementeren van AI op robotplatformen aangedreven door accu’s

Praktische toepassingen en toekomstige ontwikkelingen

  • Autonome drones en industriële robots
  • AI-gestuurde robotassistenten
  • De komende vooruitgang op het gebied van Edge AI in de robotica

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Kennis van AI- en machine learning-modellen
  • Ervaring met ingebedde systemen of robotica
  • Basiskennis van realtime-computatie

Doelgroep

  • Robotics-engineers
  • AI-ontwikkelaars
  • Specialisten op het gebied van automatisering
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs per deelnemer

Getuigenissen (1)

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën