PickAClass · تطبيقات الذكاء الاصطناعي (متعددة التخصصات)

الذكاء الاصطناعي للروبوتات والأنظمة المستقلة

يدمج خوارزميات الذكاء الاصطناعي للإدراك (الرؤية الحاسوبية)، والملاحة (SLAM)، والتلاعب في الروبوتات والطائرات بدون طيار والمركبات المستقلة. يركز على التعلم المعزز للتحكم واتخاذ القرار في البيئات الديناميكية.

8 subcategories · 53 courses total

الذكاء الاصطناعي للطائرات بدون طيار والمركبات الجوية غير المأهولة

تطوير أنظمة تعمل بالذكاء الاصطناعي للطائرات بدون طيار ذاتية القيادة والمركبات الجوية غير المأهولة (UAVs). تغطي هذه الأنظمة موضوعات مثل الملاحة الجوية، التتبع البصري، تجنب العوائق، وتخطيط المهام.

أنظمة التحكم الروبوتية

ادرس مبادئ ديناميكيات الروبوت ونظرية التحكم. تعلم تصميم وحدات التحكم مثل PID وLQR، واستكشف طرق التحكم التكيفية الحديثة والقائمة على التعلم لحركة روبوت دقيقة.

الذكاء الاصطناعي للمركبات ذاتية القيادة

ركز على حزمة البرامج الكاملة للسيارات ذاتية القيادة، بما في ذلك دمج المستشعرات، والإدراك، والتنبؤ، والتخطيط، وأنظمة التحكم. افهم التحديات الفريدة للقيادة الذاتية.

التعلم المعزز للروبوتات

طبّق خوارزميات التعلم المعزز (RL) والتعلم المعزز العميق لتدريب الروبوتات على أداء المهام المعقدة واتخاذ القرارات المثلى في الوقت الفعلي. تعرف على السياسات والمكافآت والنقل من المحاكاة إلى الواقع (sim-to-real).

SLAM للملاحة الذاتية

أتقن تقنيات SLAM (التحديد المتزامن للموقع ورسم الخرائط)، لتمكين الروبوتات والمركبات المستقلة من بناء خرائط لبيئات غير معروفة وتتبع موقعها في آنٍ واحد.

نظام تشغيل الروبوت (ROS)

تعلم أساسيات نظام تشغيل الروبوت (ROS)، الإطار البرمجي القياسي للروبوتات. أتقن مفاهيم ROS لبناء ومحاكاة ونشر أنظمة روبوتية معقدة.

تخطيط الحركة والمسار

طوّر وطبّق خوارزميات لتخطيط المسار والتحكم في الحركة، مثل A* و RRT و D*، لتوجيه الروبوتات بأمان وكفاءة عبر البيئات المعقدة والديناميكية.

الإدراك الآلي والرؤية الحاسوبية

قم بتنفيذ خوارزميات الرؤية الحاسوبية لاكتشاف الأجسام وتجزئتها وفهم المشاهد، مما يمكّن الروبوتات من إدراك بيئتها باستخدام مستشعرات مثل الكاميرات وLiDAR وRADAR.