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 roboticii moderne și convergenței 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, detectarea și segmentarea obiectelor folosind TensorFlow
- Detectarea marginilor și urmărirea contururilor cu OpenCV
- Transmisia și procesarea imaginilor în timp real
Localizare și Fuziune de Senzori
- Înțelegerea roboticii probabilistice
- Filtre Kalman și Filtre Kalman Extinse (EKF)
- Filtre Particle pentru medii neliniare
- Integrarea datelor LiDAR, GPS și IMU pentru localizare
Planificarea Mișcării și Găsirea Căilor
- Algoritmi de planificare a căilor: Dijkstra, A* și RRT*
- Evitarea obstacolelor și cartografierea mediului
- Controlul mișcării în timp real folosind PID
- Optimizarea dinamică a căilor folosind AI
Învățarea Prin Întărire pentru Robotică
- Fundamentele învățării prin întărire
- Proiectarea comportamentelor robotice bazate pe recompense
- Q-learning și Rețele Deep Q (DQN)
- Integrarea agenților RL în ROS pentru mișcare adaptivă
Localizare și Cartografiere Simultane (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 gesturilor pentru interacțiunea om-robot
- Integrarea cu platforme IoT și robotică în cloud
- Mentenanță predictivă bazată pe AI pentru roboți
- Etica și siguranța în robotică bazată pe AI
Proiect Capstone
- Proiectarea și simularea unui robot mobil inteligent
- Implementarea navigației, percepției și controlului mișcării
- Demonstrarea luării deciziilor în timp real folosind modele AI
Rezumat și Pași Următori
- Recapitularea tehnicilor cheie de robotică AI
- Tendințe viitoare în robotică autonomă
- Resurse pentru învățare continuă
Cerințe
- Experiență în programare în Python sau C++
- Înțelegere de bază a informaticii și ingineriei
- Familiaritate cu concepte de probabilitate, calcul și algebră liniară
Publicul țintă
- 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