Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés a robotikai számítógépes látásba
- A számítógépes látás robotikai alkalmazásainak áttekintése
- Az érzékelés és a vizuális megértés fő kihívásai
- A fejlesztői környezet beállítása OpenCV-vel és Pythonnal
A képfeldolgozás alapjai
- Képábrázolás és -manipuláció
- Szűrés, élészlelés és jellemzőkinyerés
- Színterek és szegmentálási technikák
Objektumészlelés és -követés OpenCV-vel
- Objektumok észlelése klasszikus módszerekkel (Haar-kaszkádok, HOG)
- Mozgó objektumok követése videófolyamokban
- Vizuális visszajelzés integrálása robotikai rendszerekbe
Mélytanulás a vizuális érzékeléshez
- A konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek) áttekintése
- Objektumészlelési modellek betanítása és telepítése
- Előre betanított modellek alkalmazása (YOLO, SSD, Faster R-CNN)
Szenzorfúzió és mélységérzékelés
- Kameraadatok integrálása LiDAR-ral és ultrahangos érzékelőkkel
- Mélységbecslés és 3D rekonstrukció
- Érzékelés az akadálykerüléshez és a navigációhoz
Látásalapú irányítás és döntéshozatal
- A számítógépes látás alkalmazása a robotmanipulációban
- Vizuális szervovezérlés és zárt hurkú irányítás
- Autonóm döntéshozatal vizuális bemenet alapján
Látási modellek telepítése és optimalizálása
- Modellek telepítése beágyazott rendszerekre és peremhálózati eszközökre
- Következtetési teljesítmény optimalizálása valós idejű alkalmazásokhoz
- Hibaelhárítás és a pontosság javítása
Összefoglalás és a következő lépések
Követelmények
- Alapvető robotikai fogalmak ismerete
- Python programozási tapasztalat
- A gépi tanulás alapjainak ismerete
Célközönség
- Robotikai mérnökök
- Számítógépes látással foglalkozó szakemberek
- Gépi tanulási mérnökök
21 Órák
Vélemények (2)
Az anyagok (virtuális gép) biztosítása, hogy azonnal bele tudjanak ugrani a gyakorlatokba, valamint a Ros2 magjának magyarázata. Miért működnek a dolgok egy bizonyos módon.
Arjan Bakema
Kurzus - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Gépi fordítás
a gyakorlati ismerete és használata a mesterséges intelligencia (AI) alkalmazásában a robotika jövőjében.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Kurzus - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Gépi fordítás
