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Schulungsübersicht

Einführung in Edge AI im Kontext der Robotik

  • Was ist eigentlich Edge AI?
  • Warum ist Edge AI für die Robotik von entscheidender Bedeutung?
  • Welche Herausforderungen ergeben sich bei der Anwendung von Echtzeit-KI in autonomen Systemen?

Implementierung von KI-Modellen auf Edge-Geräten

  • Ausführung von KI-Inferenzen auf NVIDIA Jetson und anderen Edge-Hardwareplattformen.
  • Nutzung von TensorFlow Lite sowie ONNX zur Bereitstellung von Modellen an der Edge-Ebene.
  • Optimierung von KI-Modellen, damit sie in Echtzeit ausgeführt werden können.

Echtzeit-Perzeption für autonome Systeme

  • Computervision zur Steuerung der Navigation von Robotern.
  • Sensordatenfusion: Einsatz von LiDAR, Kameras und IMUs.
  • Edge AI für Objekterkennung und -verfolgung.

Entscheidungsfindung und Steuerung in Robotik-Systemen

  • Einsatz von Reinforcement Learning zur Entwicklung autonomer Verhaltensweisen von Robotern.
  • Routenplanung sowie Hindernisvermeidung in komplexen Umgebungen.
  • Minimierung der Latenz bei Echtzeit-KI-Verarbeitung.

Integration von KI mit ROS (Robot Operating System)

  • Grundlagen von ROS sowie dessen Ökosystem für Robotik-Anwendungen.
  • Ausführung von künstlichen Intelligenz-basierten Wahrnehmungsmodellen innerhalb von ROS.
  • Einsatz von Edge AI in Anwendungen mit mehreren Robotern bzw. Schwärmrobotik-Konzepten.

Optimierung von KI für energieeffiziente Robotersysteme

  • Effiziente neuronale Netzarchitekturen speziell für robotische Einsatzgebiete.
  • Reduzierung des Energieverbrauchs in KI-gesteuerten Robotern.
  • Bereitstellung von KI-Modellen auf Batterie-betriebenen Robotikplattformen.

Reale Anwendungsbeispiele sowie zukünftige Entwicklungen

  • Autonome Drohnen und industrielle Roboter.
  • KI-gestützte robotische Assistenten.
  • Zukünftige Innovationen im Bereich Edge AI für die Robotik.

Abschluss und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in KI- und maschinellen Lernverfahren
  • Erfahrung mit eingebetteten Systemen oder Robotik
  • Basiswissen über Echtzeitrechnung

Zielgruppe

  • Roboteringenieure
  • KI-Entwickler
  • Automatisierungsspezialisten
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

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