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.
План на курса
Въведение в ИИ и роботика
- Обзор на съвременната роботика и събъркването на ИИ
- Приложения в автономни системи, дрони и сервизни роботи
- Основни компоненти на ИИ: възприемане, планиране и контрол
Подготовка на разработващата среда
- Инсталация на Python, ROS 2, OpenCV и TensorFlow
- Използване на Gazebo или Webots за симулиране на роботи
- Работа с Jupyter Notebooks за ИИ експерименти
Възприемане и компютърно зрение
- Използване на камери и сензори за възприемане
- Класификация на изображения, детекция на обекти и сегментация с TensorFlow
- Детекция на граници и отсърчване на контури с OpenCV
- Реално време източник на изображения и обработка
Локализация и интеграция на сензори
- Разбиране на вероятностната роботика
- Калман филтри и разширените Калман филтри (EKF)
- Частицни филтри за нелинейни околнини
- 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 картиране на околнината
- Реално време контрол на движение с PID
- Динамична оптимизация на път с ИИ
Укрепяващото обучение за роботика
- Основи на укрепяващото обучение
- Проектиране на поведения, базиращи се на награди
- Q-обучение и Дълбоко Q-Мрежи (DQN)
- Интегриране на агенти за укрепяващо обучение в ROS за адаптивно движение
Едновремено локализация и картиране (SLAM)
- Разбиране на концепциите и работните процеси на SLAM
- Изпълнение на SLAM с пакети на ROS (gmapping, hector_slam)
- Визуален SLAM с OpenVSLAM или ORB-SLAM2
- Тестирани на SLAM алгоритми в симулирани околнини
Разширените теми и интеграция
- Разпознаване на реч и жестове за хуман-робот интеракция
- Интеграция с платформи за IoT и облачна роботика
- Прогнозиране на издръжност с помощта на ИИ за роботи
- Етика и безопасност в ИИ-омогуществената роботика
Кулминационен проект
- Проектиране и симулиране на интелигентен мобилен робот
- Изпълнение на навигация, възприемане и контрол на движение
- Демонстрация на реално време принятия с ИИ модели
Резюме и следващи стъпки
- Обобщение на основните методи на ИИ в роботиката
- Будещи тенденции в автономната роботика
- Ресурси за продължаващо обучение
Изисквания
- Знания по програмиране с Python или C++
- Основно разбиране на информатиката и инженерията
- Основно познаване на теория на вероятностите, математически анализ и линейна алгебра
Целева аудитория
- Инженери
- Ентусиасти на роботиката
- Разработчици в автоматизация и ИИ
21 Часове
Отзиви от потребители (1)
неговото знание и използване на ИИ за роботика в бъдещето.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Курс - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Машинен превод