Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în AI și Robotică
- Prezentare generală a convergenței dintre robotica modernă și AI
- Aplicații în sisteme autonome, drone și roboți de serviciu
- Componente cheie ale AI: percepție, planificare și control
Configurarea Mediului de Dezvoltare
- Instalarea Python, ROS 2, OpenCV și TensorFlow
- Utilizarea Gazebo sau Webots pentru simularea roboților
- Lucrul cu Jupyter Notebooks pentru experimente AI
Percepție și Computer Vision
- Utilizarea camerelor și senzorilor pentru percepție
- Clasificarea imaginilor, detecția obiectelor și segmentarea folosind TensorFlow
- Detectarea muchiilor și urmărirea contururilor cu OpenCV
- Streaming și procesare de imagini în timp real
Localizare și Sensor Fusion
- Înțelegerea roboticii probabilistice
- Filtre Kalman și Filtre Kalman Extinse (EKF)
- Filtre Particle pentru medii non-liniare
- Integrarea datelor LiDAR, GPS și IMU pentru localizare
Planificarea Mișcării și Găsirea Traseului
- Algoritmi de planificare a traseului: Dijkstra, A* și RRT*
- Evitarea obstacolelor și maparea mediului
- Controlul mișcării în timp real folosind PID
- Optimizarea dinamică a traseului folosind AI
Reinforcement Learning pentru Robotică
- Fundamentele reinforcement learning
- Proiectarea comportamentelor robotice bazate pe recompense
- Q-learning și Deep Q-Networks (DQN)
- Integrarea agenților RL în ROS pentru mișcare adaptivă
Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)
- Înțelegerea conceptelor și fluxurilor de lucru SLAM
- Implementarea SLAM cu pachete ROS (gmapping, hector_slam)
- SLAM vizual folosind OpenVSLAM sau ORB-SLAM2
- Testarea algoritmilor SLAM în medii simulate
Subiecte Avansate și Integrare
- Recunoașterea vorbirii și a gesturilor pentru interacțiunea om-robot
- Integrarea cu platforme IoT și cloud robotics
- Întreținere predictivă bazată pe AI pentru roboți
- Etică și siguranță în robotica activată de AI
Proiect Final
- Proiectarea și simularea unui robot mobil inteligent
- Implementarea navigației, percepției și controlului mișcării
- Demonstrarea procesului decizional în timp real folosind modele AI
Rezumat și Pașii Următori
- Recapitularea tehnicilor cheie de AI în robotică
- Tendințe viitoare în robotica autonomă
- Resurse pentru învățare continuă
Cerințe
- Experiență de programare în Python sau C++
- Înțelegere de bază a computer science și ingineriei
- Familiaritate cu concepte de probabilitate, calcul diferențial și algebră liniară
Audiență
- Ingineri
- Pasionați de robotică
- Cercetători în automatizare și AI
21 Ore
Mărturii (1)
cunoașterea și utilizarea IA pentru Robotica în Viitor.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Curs - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Tradus de catre o masina