Fine-Tuning Defense AI for Autonomous Systems and Surveillance

• 對深度學習和電腦視覺架構的理解
• 使用TensorFlow或PyTorch等框架進行AI模型訓練和評估的經驗
• 對國防級系統需求和安全協議的知識

受眾

• 國防AI工程師
• 軍事技術開發人員
• 自主系統和監控平台架構師

微調是將AI模型適應特定任務的國防應用的關鍵過程，例如自主導航和即時監控。

這項由講師指導的培訓（線上或線下）針對高級國防AI工程師和軍事技術開發人員，他們希望微調深度學習模型，用於自動駕駛車輛、無人機和監控系統，同時滿足嚴格的安全性和可靠性標準。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 微調電腦視覺和感測器融合模型，用於監控和目標定位任務。
• 使自主AI系統適應變化的環境和任務需求。
• 在模型管道中實施穩健的驗證和故障安全機制。
• 確保符合國防特定的合規性、安全性和安全性標準。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在實時實驗室環境中進行動手實作。

課程定制選項

• 如需為此課程定制培訓，請聯繫我們安排。

國防應用中的AI概覽

• 自主系統、無人機和即時監控
• AI在國防中的應用案例：導航、追蹤、偵察
• AI模型在關鍵任務環境中的適應性概覽

為Fine-Tuning準備數據

• 處理感測器數據：光達、雷達、熱成像和視頻流
• 物件檢測和目標識別的標籤策略
• 軍事場景中的數據增強和匿名化

Fine-Tuning 感知與控制的AI模型

• 即時物件檢測和分割的視覺模型
• 多感測器輸入融合模型
• 自主導航和障礙避讓的策略調校

AI模型的安全性、可靠性和冗餘

• 使用對抗防禦技術構建彈性模型
• 推理過程中的故障安全設計和異常檢測
• 防止模型管道被篡改和欺騙

國防環境中的測試與模擬

• 使用合成數據和數字孿生進行驗證
• 在對抗和極端條件下的壓力測試
• 操作模擬中的模擬到現實轉移

合規與國防標準

• 國防部署中的AI保障框架
• 自主國防應用中的安全與倫理
• 記錄操作和法律要求的合規性

現場部署與監控

• 設備端推理和邊緣AI優化
• 遙測、反饋循環和持續模型更新
• 真實國防AI系統的案例研究

總結與下一步