Kerangka Materi

Pengenalan Edge AI di Robotika

  • Apa itu Edge AI?
  • Mengapa Edge AI penting untuk robotika
  • Tantangan AI waktu nyata di sistem otonom

Memasang Model AI pada Perangkat Edge

  • Penarikan AI pada NVIDIA Jetson dan perangkat keras edge lainnya
  • Menggunakan TensorFlow Lite dan ONNX untuk deploymen edge
  • Meningkatkan kinerja model AI untuk eksekusi waktu nyata

Persepsi Waktu Nyata untuk Sistem Otonom

  • Komputer vision untuk navigasi robot
  • Sensor fusion: LiDAR, kamera, dan IMU
  • Edge AI untuk pengenalan dan pengikut objek

Pengambilan Keputusan dan Pengendalian di Robotika

  • Pembelajaran penegasan untuk perilaku otonom
  • Perencanaan jalur dan penghindaran halangan
  • Meningkatkan kinerja laten di sistem AI waktu nyata

Mengintegrasikan AI dengan ROS (Robot Operating System)

  • Tinjauan ROS dan ekosistemnya
  • Menjalankan model percepatan AI berbasis dalam ROS
  • Edge AI di aplikasi multi-robot dan robotika swarm

Meningkatkan Kinerja AI untuk Sistem Robot Bertenaga Rendah

  • Arsitektur jaringan saraf yang efisien untuk robotika
  • Mengurangi konsumsi daya pada robot berbasis AI
  • Memasang AI pada platform robot berbasis baterai

Aplikasi Nyata dan Tren Masyarakat di Masa Depan

  • Drone otonom dan robot industri
  • Asisten robot berbasis AI
  • Perkembangan di masa depan Edge AI untuk robotika

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman tentang AI dan model pembelajaran mesin
  • Pengalaman dengan sistem terpasang atau robotika
  • Pengetahuan dasar tentang komputasi waktu nyata

Penonton

  • Insinyur robotika
  • Pengembang AI
  • Spesialis otomatisasi
 21 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait