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
Inleiding tot Edge AI en TinyML
- Overzicht van AI-toepassingen op het randapparaat
- Voordelen en beperkingen van kunstmatige intelligentie op apparaten
- Praktijkvoorbeelden in robotica en automatisering
Basisprincipes van TinyML
- Machine learning voor systemen met beperkte middelen
- Quantisatie, pruning en compressie van modellen
- Ondersteunde frameworks en hardwareplatformen
Modelontwikkeling en conversie
- Lichte modellen trainen met TensorFlow of PyTorch
- Modellen omzetten naar TensorFlow Lite en PyTorch Mobile
- Testen en valideren van modelnauwkeurigheid
Implementatie van inferentie op het apparaat
- AI-modellen implementeren op ingebedde boards zoals Arduino, Raspberry Pi en Jetson Nano
- Inferentie combineren met robotperceptie- en besturingssystemen
- In real-time voorspellingen uitvoeren en de prestaties monitoren
Optimalisatie voor betere Edge-prestaties
- Vertraging en energiegebruik beperken
- Gebruik van NPU's en GPUs voor hardwareversnelling
- Benchmarken en profilen van ingebedde inferentiesystemen
Edge AI-frameworks en -tools
- Werken met TensorFlow Lite en Edge Impulse
- Mogelijkheden voor implementatie via PyTorch Mobile verkennen
- Foutopsporing en optimalisatie van ML-werkstromen op ingebedde systemen
Praktische integratie en casestudies
- Edge AI-perceptiesystemen ontwerpen voor robots
- TinyML integreren in ROS-gebaseerde robotica-architecturen
- Voorbeelden: autonome navigatie, objectdetectie en voorspellend onderhoud
Samenvatting en vervolgstappen
Vereisten
- Grondige kennis van ingebedde systemen
- Ervaring met programmeren in Python of C++
- Basiskennis van machine learning-concepten
Doelgroep
- Ontwikkelaars van ingebedde systemen
- Robotica-ontwerpers en -ingenieurs
- Systeemintegratoren die werken aan intelligente apparaten
21 Uren
Getuigenissen (2)
Leverage de meegeleverde materialen (virtuele machine) om direct aan de oefeningen te beginnen, en een uitleg van de kern van ROS2. Waarom bepaalde dingen op een specifieke manier werken.
Arjan Bakema
Cursus - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Automatisch vertaald
kennis en toepassing van AI voor robotechniek in de toekomst.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Cursus - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Automatisch vertaald