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 convergența 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
- Clasificare de imagini, detectare de obiecte și segmentare folosind TensorFlow
- Detectare de margini și urmărire de contururi cu OpenCV
- Transmiterea și procesarea în timp real a imaginilor
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
Planificare Mișcări și Găsire de Cale
- Algoritmi de planificare a căii: Dijkstra, A* și RRT*
- Evitarea obstacolelor și maparea mediului
- Controlul mișcării în timp real folosind PID
- Optimizarea dinamică a căii folosind AI
Învățare prin Întărire pentru Robotică
- Elemente de bază ale învățării prin întărire
- Proiectarea comportamentelor robotice bazate pe recompense
- Q-learning și Rețele Deep Q-Networks (DQN)
- Integrarea agenților RL în ROS pentru mișcare adaptivă
Localizare și Mapare 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 Final
- 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 de 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 domeniul automatizării 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