Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod do umělé inteligence a robotiky
- Přehled současného vývoje v oblasti robotiky a integrace s umělou inteligencí
- Využití v autonomních systémech, dronách a servisních robotech
- Klíčové komponenty AI: vnímání, plánování a řízení
Nastavení vývojového prostředí
- Instalace Pythonu, ROS 2, OpenCV a TensorFlow
- Práce s simulátory Gazebo nebo Webots pro testování robotů
- Využití Jupyter Notebooků k experimentování s umělou inteligencí
Vnímání a počítačové vidění
- Využití kamer a senzorů pro vnímání prostředí
- Klasifikace obrazů, detekce objektů a segmentace pomocí TensorFlow
- Detekce hran a sledování kontur využitím OpenCV
- Přenos a zpracování obrazu v reálném čase
Lokalizace a fúze senzorů
- Základy pravděpodobnostní robotiky
- Kalmanovy filtry a rozšířené Kalmanovy filtry (EKF)
- Částicové filtry využívané pro ne-lineární prostředí
- Kombinace dat z LiDARu, GPS a IMU pro přesnou lokalizaci robota
Plánování pohybu a hledání cesty
- Algoritmy pro plánování cest: Dijkstra, A* a RRT*
- Vyhýbání se překážkám a mapování prostředí
- Řízení pohybu v reálném čase pomocí PID regulátoru
- Dynamická optimalizace cesty s využitím umělé inteligence
Učení s posilováním v robotice
- Základy učení s posilováním
- Návrh chování robotů na základě odměn a penalizací
- Q-learning a hluboké Q-sítě (DQN)
- Integrace agentů učících se s posilováním do ROS pro adaptivní chování robotů
Současná lokalizace a mapování (SLAM)
- Koncepty a postupy při implementaci SLAM
- Implementace algoritmů SLAM pomocí balíčků ROS (gmapping, hector_slam)
- Vizuální SLAM s využitím OpenVSLAM nebo ORB-SLAM2
- Testování algoritmů SLAM v simulovaném prostředí
Pokročilá témata a integrace
- Rozpoznávání řeči a gest pro interakci mezi člověkem a robotem
- Integrace s platformami IoT a cloudovou robotikou
- Předpovídání poruch pomocí umělé inteligence pro údržbu robotů
- Etika a bezpečnost při používání robotiky řízené AI
Závěrečný projekt
- Návrh a simulace inteligentního mobilního robota
- Implementace navigace, vnímání okolí a řízení pohybu
- Prezentace schopnosti robota rozhodovat se v reálném čase s využitím modelů AI
Shrnutí a další kroky
- Přehled klíčových technik robotiky využívajících umělou inteligenci
- Budoucí trendy v oblasti autonomní robotiky
- Zdroje pro další studium a rozvoj znalostí
Požadavky
- Zkušenosti s programováním v Pythonu nebo C++
- Základní znalosti informatiky a inženýrství
- Přehled o pravděpodobnosti, diferenciálním počtu a lineární algebře
Cílová skupina
- Inženýři
- Milovníci robotiky
- Výzkumníci v oblasti automatizace a umělé inteligence
21 Hodiny
Reference (1)
její znalost a využití umělé inteligence pro robotiku v budoucnu.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Kurz - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Přeloženo strojem