Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
YZ ve Robotiğe Giriş
- Modern robotik ve YZ'nin yakınsamasına genel bakış
- Otonom sistemler, dronlar ve hizmet robotlarında uygulamalar
- Temel YZ bileşenleri: Algılama, planlama ve kontrol
Geliştirme Ortamının Kurulması
- Python, ROS 2, OpenCV ve TensorFlow'un yüklenmesi
- Robot simülasyonu için Gazebo veya Webots'un kullanılması
- YZ deneyleri için Jupyter Defterleri ile çalışma
Algılama ve Bilgisayar Görüsü
- Algılama için kameralar ve sensörlerin kullanılması
- TensorFlow ile görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve bölme
- OpenCV ile kenar algılama ve kontur takibi
- Gerçek zamanlı görüntü aktarımı ve işleme
Yerelleştirme ve Sensör Füzyonu
- Olasılıksal robotiğin anlaşılması
- Kalman Filtreleri ve Genişletilmiş Kalman Filtreleri (EKF)
- Doğrusal olmayan ortamlar için Parçacık Filtreleri
- Yerelleştirme için LiDAR, GPS ve IMU verilerinin entegrasyonu
Hareket Planlaması ve Yol Bulma
- Yol planlama algoritmaları: Dijkstra, A* ve RRT*
- Engel kaçınma ve ortam haritalama
- PID kullanarak gerçek zamanlı hareket kontrolü
- YZ kullanarak dinamik yol optimizasyonu
Robotik için Pekiştirmeli Öğrenme
- Pekiştirmeli öğrenmenin temelleri
- Ödül tabanlı robotik davranışlarının tasarlanması
- Q-öğrenme ve Derin Q-Ağları (DQN)
- Uyarlama hareket için ROS içinde RL ajanlarının entegrasyonu
Aynı Anda Yerelleştirme ve Haritalama (SLAM)
- SLAM kavramları ve iş akışlarının anlaşılması
- ROS paketleri (gmapping, hector_slam) ile SLAM'ın uygulanması
- OpenVSLAM veya ORB-SLAM2 kullanılarak Görsel SLAM
- SLAM algoritmalarının simüle edilmiş ortamlarda test edilmesi
İleri Konular ve Entegrasyon
- İnsan-robot etkileşimi için konuşma ve jest tanıma
- IoT ve bulut robotik platformlarıyla entegrasyon
- Robotlar için YZ destekli tahmini bakım
- YZ destekli robotikte etik ve güvenlik
Bitirme Projesi
- Zeki bir mobil robotun tasarlanması ve simüle edilmesi
- Navigasyon, algılama ve hareket kontrolünün uygulanması
- YZ modelleri kullanarak gerçek zamanlı karar vermenin gösterilmesi
Özet ve Sonraki Adımlar
- Temel YZ robotiği tekniklerinin gözden geçirilmesi
- Otonom robotikteki geleceğin eğilimleri
- Devam eden öğrenme için kaynaklar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Python veya C++ programlama deneyimi
- Bilgisayar bilimleri ve mühendislik hakkında temel anlayış
- Olasılık kavramları, türev-integral hesabı ve doğrusal cebir hakkında bilgi
Hedef Kitle
- Mühendisler
- Robotik meraklıları
- Otomasyon ve YZ alanında araştırmacılar
21 Saatler
Danışanlarımızın Yorumları (1)
bilgi ve yapay zeka'nın gelecekte robotik için kullanılması.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Eğitim - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Yapay Zeka Çevirisi