Course Outline

Pengantar Edge AI di Robotics

  • Apa itu Edge AI?
  • Mengapa Edge AI penting untuk robotika
  • Tantangan AI real-time dalam sistem otonom

Menerapkan Model AI pada Perangkat Edge

  • Inferensi AI pada NVIDIA Jetson dan perangkat keras edge lainnya
  • Menggunakan TensorFlow Lite dan ONNX untuk penyebaran tepi
  • Mengoptimalkan model AI untuk eksekusi waktu nyata

Persepsi Real-Time untuk Sistem Otonom

  • Visi komputer untuk navigasi robotik
  • Fusi sensor: LiDAR, kamera, dan IMU
  • Edge AI untuk deteksi dan pelacakan objek

Pengambilan Keputusan dan Kontrol dalam Robotics

  • Pembelajaran penguatan untuk perilaku otonom
  • Perencanaan jalur dan penghindaran rintangan
  • Optimasi latensi dalam sistem AI waktu nyata

Mengintegrasikan AI dengan ROS (Sistem Operasi Robot)

  • Tinjauan Umum ROS dan Ekosistemnya
  • Menjalankan model persepsi berbasis AI di ROS
  • Edge AI dalam aplikasi multi-robot dan robot swarm

Mengoptimalkan AI untuk Sistem Robot Berdaya Rendah

  • Arsitektur jaringan saraf yang efisien untuk robotika
  • Mengurangi konsumsi daya pada robot yang digerakkan oleh AI
  • Penerapan AI pada platform robot bertenaga baterai

Aplikasi Dunia Nyata dan Tren Masa Depan

  • Drone otonom dan robot industri
  • Asisten robotik bertenaga AI
  • Kemajuan masa depan dalam Edge AI untuk robotika

Ringkasan dan Langkah Berikutnya

Requirements

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

Hadirin

  • Robotics insinyur
  • pengembang AI
  • Spesialis otomatisasi
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories