Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
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