Eğitim İçeriği

Otonom Sistemlerde Edge AI'ya Giriş

  • Otonom sistemlerde Edge AI'nın genel bakışı ve önemi
  • Otonom sistemlerde Edge AI'yı uygulamanın temel faydaları ve zorlukları
  • Özerklik için Edge AI'daki mevcut trendler ve yenilikler
  • Gerçek dünya uygulamaları ve vaka çalışmaları

Otonom Sistemlerde Gerçek Zamanlı İşleme

  • Gerçek zamanlı veri işlemenin temelleri
  • Gerçek zamanlı karar verme için yapay zeka modelleri
  • Veri akışlarını ve sensör füzyonunu işleme
  • Pratik örnekler ve vaka çalışmaları

Otonom Araçlarda Edge AI

  • Araç algısı ve kontrolü için yapay zeka modelleri
  • Gerçek zamanlı navigasyon için yapay zeka çözümlerini geliştirme ve dağıtma
  • Edge AI'yı araç kontrol sistemleriyle entegre etme
  • Otonom araçlarda Edge AI vaka çalışmaları

İHA'larda Edge AI

  • İHA algısı ve uçuş kontrolü için yapay zeka modelleri
  • İHA'larda gerçek zamanlı veri işleme ve karar verme
  • Otonom uçuş ve engelden kaçınma için Edge AI'yı uygulama
  • Pratik örnekler ve vaka çalışmaları

Robotics'te Edge AI

  • Robot algısı ve manipülasyonu için yapay zeka modelleri
  • Robot sistemlerinde gerçek zamanlı işleme ve kontrol
  • Edge AI'yı robot kontrol mimarileriyle entegre etme
  • Robotikte Edge AI vaka çalışmaları

Otonom Uygulamalar için Yapay Zeka Modelleri Geliştirme

  • İlgili makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinin genel bakışı
  • Kenar dağıtımı için modelleri eğitme ve optimize etme
  • Otonom Edge AI için araçlar ve çerçeveler (TensorFlow Lite, ROS, vb.)
  • Otonom ortamlarda model doğrulama ve değerlendirme

Otonom Sistemlerde Edge AI Çözümlerini Dağıtma

  • Yapay zeka modellerini çeşitli kenar donanımlarına dağıtmak için adımlar
  • Kenar cihazlarında gerçek zamanlı veri işleme ve çıkarım
  • Dağıtılan yapay zeka modellerini izleme ve yönetme
  • Pratik dağıtım örnekleri ve vaka çalışmaları

Etik ve Yasal Hususlar

  • Otonom yapay zeka sistemlerinde güvenlik ve güvenilirliği sağlama
  • Otonom yapay zeka modellerinde önyargı ve adaleti ele alma
  • Otonom sistemlerde yasa ve standartlara uyum
  • Otonom sistemlerde sorumlu yapay zeka dağıtımı için en iyi uygulamalar

Performans Değerlendirmesi ve Optimizasyonu

  • Otonom sistemlerde model performansını değerlendirmek için teknikler
  • Gerçek zamanlı izleme ve hata ayıklama için araçlar
  • Otonom uygulamalarda yapay zeka model performansını optimize etme stratejileri
  • Gecikme, güvenilirlik ve ölçeklenebilirlik zorluklarını ele alma

Yenilikçi Use Case'ler ve Uygulamalar

  • Otonom sistemlerde Edge AI'nın gelişmiş uygulamaları
  • Çeşitli otonom alanlarında derinlemesine vaka çalışmaları
  • Başarı hikayeleri ve öğrenilen dersler
  • Özerklik için Edge AI'da gelecekteki trendler ve fırsatlar

Uygulamalı Projeler ve Egzersizler

  • Otonom bir sistem için kapsamlı bir Edge AI uygulaması geliştirme
  • Gerçek dünya projeleri ve senaryoları
  • İşbirlikçi grup egzersizleri
  • Proje sunumları ve geri bildirim

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Yapay zeka ve makine öğrenimi kavramlarına hakimiyet
  • Programlama dillerinde deneyim (Python önerilir)
  • Robotik, otonom sistemler veya ilgili teknolojilere aşinalık

Hedef Kitle

  • Robotics mühendisleri
  • Otonom araç geliştiricileri
  • Yapay zeka araştırmacıları
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler