Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Продължителност 21 часa
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в ИИ и роботиката
- Преглед на съвременната роботика и сближаването с ИИ
- Приложения в автономните системи, дроновете и обслужващите роботи
- Ключови компоненти на ИИ: възприятие, планиране и управление
Настройка на средата за разработка
- Инсталиране на Python, ROS 2, OpenCV и TensorFlow
- Използване на Gazebo или Webots за роботизирана симулация
- Работа с Jupyter Notebooks за експерименти с ИИ
Възприятие и компютърно зрение
- Използване на камери и сензори за възприятие
- Класификация на изображения, откриване на обекти и сегментиране с TensorFlow
- Откриване на ръбове и проследяване на контури с OpenCV
- Поточно предаване и обработка на изображения в реално време
Локализация и сливане на сензорни данни
- Разбиране на вероятностната роботика
- Филтри на Калман и разширени филтри на Калман (EKF)
- Филтри на частиците за нелинейни среди
- Интегриране на LiDAR, GPS и IMU данни за локализация
Планиране на движение и намиране на път
- Алгоритми за планиране на път: Dijkstra, A* и RRT*
- Избягване на препятствия и картографиране на средата
- Управление на движението в реално време с PID
- Динамична оптимизация на пътя с ИИ
Обучение с подкрепление за роботика
- Основи на обучението с подкрепление
- Проектиране на базирано на награди роботизирано поведение
- Q-learning и Deep Q-Networks (DQN)
- Интегриране на RL агенти в ROS за адаптивно движение
Едновременна локализация и картографиране (SLAM)
- Разбиране на концепциите и работните процеси на SLAM
- Внедряване на SLAM с ROS пакети (gmapping, hector_slam)
- Визуален SLAM с OpenVSLAM или ORB-SLAM2
- Тестване на SLAM алгоритми в симулирани среди
Разширени теми и интеграция
- Разпознаване на реч и жестове за взаимодействие човек-робот
- Интеграция с IoT и облачни роботизирани платформи
- Управлявана от ИИ предсказваща поддръжка на роботи
- Етика и безопасност при роботиката с ИИ
Финален проект
- Проектиране и симулиране на интелигентен мобилен робот
- Внедряване на навигация, възприятие и управление на движението
- Демонстриране на вземане на решения в реално време с ИИ модели
Обобщение и следващи стъпки
- Преглед на ключовите техники в ИИ роботиката
- Бъдещи тенденции в автономната роботика
- Ресурси за продължаващо обучение
Изисквания
- Опит в програмирането на Python или C++
- Основни познания по компютърни науки и инженерство
- Запознатост с понятията за вероятности, математически анализ и линейна алгебра
Аудитория
- Инженери
- Ентусиасти в областта на роботиката
- Изследователи в областта на автоматизацията и ИИ
Отзиви от участници (1)
неговото знание и използване на ИИ за роботика в бъдещето.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Курс - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Машинен превод