Fine-Tuning Defense AI for Autonomous Systems and Surveillance

• 对深度学习和电脑视觉架构的理解
• 使用TensorFlow或PyTorch等框架进行AI模型训练和评估的经验
• 对国防级系统需求和安全协议的知识

受众

• 国防AI工程师
• 军事技术开发人员
• 自主系统和监控平台架构师

微调是使AI模型适应特定任务防御应用的关键过程，例如自主导航和实时监控。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向高级防御AI工程师和军事技术开发者，旨在帮助他们微调深度学习模型，以用于自动驾驶车辆、无人机和监控系统，同时满足严格的安全性和可靠性标准。

在本课程结束时，参与者将能够：

• 微调计算机视觉和传感器融合模型，以完成监控和目标任务。
• 使自主AI系统适应不断变化的环境和任务需求。
• 在模型管道中实施强大的验证和故障安全机制。
• 确保符合防御领域的合规性、安全性和安全性标准。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

国防应用中的AI概览

• 自主系统、无人机和即时监控
• AI在国防中的应用案例：导航、追踪、侦察
• AI模型在关键任务环境中的适应性概览

为Fine-Tuning准备数据

• 处理感测器数据：光达、雷达、热成像和视频流
• 物件检测和目标识别的标签策略
• 军事场景中的数据增强和匿名化

Fine-Tuning 感知与控制的AI模型

• 即时物件检测和分割的视觉模型
• 多感测器输入融合模型
• 自主导航和障碍避让的策略调校

AI模型的安全性、可靠性和冗馀

• 使用对抗防御技术构建弹性模型
• 推理过程中的故障安全设计和异常检测
• 防止模型管道被篡改和欺骗

国防环境中的测试与模拟

• 使用合成数据和数字孪生进行验证
• 在对抗和极端条件下的压力测试
• 操作模拟中的模拟到现实转移

合规与国防标准

• 国防部署中的AI保障框架
• 自主国防应用中的安全与伦理
• 记录操作和法律要求的合规性

现场部署与监控

• 设备端推理和边缘AI优化
• 遥测、反馈循环和持续模型更新
• 真实国防AI系统的案例研究

总结与下一步