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.
Duur 21 uren
Cursusaanbod
Fundamentele beginselen van TinyML voor robotica
- Belangrijke mogelijkheden en beperkingen van TinyML
- De rol van edge AI in autonome systemen
- Hardware-overwegingen voor mobiele robots en drones
Ingebouwde hardware en sensorinterfaces
- Microbesturingseenheden en ingebouwde boards voor robotica
- Integratie van camera's, IMU's en nabijheidssensoren
- Energie- en berekeningsbudgettering
Data-Engineering voor robotische waarneming
- Verzamelen en labelen van data voor robottaken
- Technieken voor voorverwerking van signalen en afbeeldingen
- Strategieën voor kenmerkextractie voor apparaten met beperkte middelen
Modelontwikkeling en optimalisatie
- Selectie van architecturen voor waarneming, detectie en classificatie
- Optrainingen voor ingebouwde ML
- Modelcompressie, kwantisering en latentieoptimalisatie
Waarneming en besturing op het apparaat
- Uitvoeren van inferentie op microbesturingseenheden
- Fusie van TinyML-uitgangswaarden met besturingsalgoritmes
- Real-time veiligheid en responsiviteit
Verbeteringen voor autonome navigatie
- Lichtgewicht, vision-based navigatie
- Obstakeldetectie en vermijding
- Milieuherkenning bij beperkte middelen
Testen en valideren van TinyML-gedreven robots
- Simulatietools en methoden voor veldtesten
- Prestatiemetrici voor ingebouwde autonomie
- Foutopsporing en iteratieve verbetering
Integratie in robotica-platforms
- Implementeren van TinyML binnen ROS-gebaseerde pipelines
- Interface aanleggen tussen ML-modellen en motorbesturders
- Betrouwbaarheid handhaven over hardwarevariaties
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Een begrip van robotica-systeemarchitecturen
- Ervaring met ingebouwde ontwikkeling
- Vakbekwaamheid in machine learning-concepten
Doeleindegroep
- Robotica-ingenieurs
- AI-onderzoekers
- Ontwikkelaars van ingebouwde systemen
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