Cursusaanbod

Inleiding tot AI en Robotica

  • Overzicht van moderne robotica en AI-convergentie
  • Toepassingen in autonome systemen, drones en service-robots
  • Belangrijkste AI-componenten: waarneming, planning en regeling

Instellen van de Ontwikkelomgeving

  • Python, ROS 2, OpenCV en TensorFlow installeren
  • Gazebo of Webots gebruiken voor robotsimulatie
  • Werken met Jupyter Notebooks voor AI-experimenten

Waarneming en Computer Vision

  • Camera's en sensoren gebruiken voor waarneming
  • Afbeeldingclassificatie, objectdetectie en segmentatie met TensorFlow
  • Randdetectie en contourtailing met OpenCV
  • Real-time afbeeldingstreaming en -verwerking

Lokalizatie en Sensorfusie

  • Probabilistische robotica begrijpen
  • Kalman Filters en Extended Kalman Filters (EKF)
  • Partikel Filters voor niet-lineaire omgevingen
  • LiDAR, GPS en IMU-gegevens integreren voor lokalizatie

Bewegingsplanning en Padvinding

  • Padplanningalgoritmen: Dijkstra, A* en RRT*
  • Hindernisvermijding en omgevingskaarting
  • Real-time bewegingsregeling met PID
  • Dynamische padoptimalisatie met AI

Versterkend Leren voor Robotica

  • Fundamenten van versterkend leren
  • Beloningsgebaseerd robotgedrag ontwerpen
  • Q-learning en Deep Q-Networks (DQN)
  • Versterkend leeragents integreren in ROS voor adaptieve beweging

Simultane Lokalizatie en Kartlegging (SLAM)

  • SLAM-concepten en workflows begrijpen
  • SLAM implementeren met ROS-pakketten (gmapping, hector_slam)
  • Visual SLAM met OpenVSLAM of ORB-SLAM2
  • SLAM-algoritmen testen in gesimuleerde omgevingen

Geavanceerde Onderwerpen en Integratie

  • Spraak- en gebarentherkenning voor mens-robotinteractie
  • Integratie met IoT en cloud-robotica-platforms
  • AI-geleide voorspellende onderhoud voor robots
  • Ethiek en veiligheid in AI-gestuurde robotica

Kroningsproject

  • Een intelligente mobiele robot ontwerpen en simuleren
  • Navigatie, waarneming en bewegingsregeling implementeren
  • Rechtstreeks besluitvatten met AI-modellen demonstreren

Samenvatting en Volgende Stappen

  • Overzicht van belangrijke AI-robotica-technieken
  • Toekomstige trends in autonome robotica
  • Bronnen voor voortgaand leren

Vereisten

  • Programmeerervaring in Python of C++
  • Basisbegrip van informatica en techniek
  • Vertrouwdheid met waarschijnlijkheidsconcepten, calculus en lineaire algebra

Doelgroep

  • Ingenieurs
  • Robotica-enthousiastelingen
  • Onderzoekers in automatisering en AI
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs per deelnemer

Getuigenissen (1)

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën