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PickAClass · AIアプリケーション (学際的)

ロボット工学と自律システムのためのAI

ロボット、ドローン、自律走行車における知覚（コンピュータビジョン）、ナビゲーション（SLAM）、操作のためのAIアルゴリズムを統合します。動的な環境での制御と意思決定のための強化学習に焦点を当てています。

7 subcategories · 11 courses total

自動ナビゲーションのためのSLAM

SLAM（自己位置推定と環境地図作成の同時実行）技術を習得し、ロボットや自動運転車が未知の環境の地図を作成しながら、同時に自己位置を追跡できるようにします。

ロボット制御システム

ロボットダイナミクスと制御理論の原則を学びます。PIDやLQRなどのコントローラーの設計方法を習得し、正確なロボット動作のための最新の適応型および学習ベースの制御手法を探ります。

動作および経路計画

A*、RRT、D*などの経路計画および動作制御のアルゴリズムを開発・応用し、複雑で動的な環境でロボットを安全かつ効率的にナビゲートします。

ロボット工学のための強化学習

強化学習（RL）および深層強化学習のアルゴリズムを応用して、ロボットが複雑なタスクを実行し、リアルタイムで最適な意思決定を行えるようにトレーニングします。方策、報酬、シミュレーションから実世界への転移（sim-to-real）について学びます。

センサーフュージョン、認識、予測、計画、制御システムを含む、自動運転車のための完全なソフトウェアスタックに焦点を当てます。自動運転特有の課題を理解しましょう。

ドローン・UAV向けAI

自律型ドローンおよび無人航空機（UAV）向けのAI搭載システムを開発します。空中ナビゲーション、視覚追跡、障害物回避、ミッション計画などのトピックをカバーします。

ロボットオペレーティングシステム (ROS)

ロボット工学の標準ソフトウェアフレームワークであるロボットオペレーティングシステム (ROS) の基礎を学びます。ROS の概念を習得し、複雑なロボットシステムを構築、シミュレート、デプロイしましょう。