Универсальная интеллектуальная роботизированная платформа с методическим пособием РБВ-002

Описание

Возраст: от 12 лет. В комплекте: интеллектуальная роботизированная платформа M.A.R.K.; пошаговое руководство по сборке с видеоинструкциями; ультразвуковой датчик расстояния; датчик линии; электромагнитный модуль. Комплект предназначен для изучения и программирования автомобильных систем с искусственным интеллектом и техническим зрением. Верхняя магнитная крышка легко снимается и прикрепляется. Передняя часть устройства оснащена монтажной платформой, которая упрощает установку роботизированной руки или крепления камеры. Предусмотрена возможность подключения дополнительных модулей и датчиков. Платформа поддерживает загрузку кода Micropython с помощью простой в использовании IDE. Включает курс автономного вождения: Урок 01. Введение в автономное вождение. Урок 02. Оборудование для автономного вождения. Урок 03. Соберите M.A.R.K. Урок 04. Все о программировании M.A.R.K. Урок 05. Разработка базовой программы. Урок 06. Использование ИК ‐ датчиков для следования по линии. Урок 07. Использование ультразвукового датчика для обхода препятствий. Урок 08. Использование датчика компьютерного зрения для отслеживания линии. Урок 09. Использование датчика компьютерного зрения для распознавания форм и цветов. Урок 10. Использование датчика компьютерного зрения для обнаружения объектов. Урок 11. Выполнение задания 1: Движение по дороге со знаками. Урок 12. Выполнение задания 2: Патрулирование места происшествия. Урок 13. Выполнение задания 3: Задание на доставку. Урок 14. Задача: Самая быстрая доставка I. Урок 15. Задача: Самая быстрая доставка II. Содержит материалы курса машинного обучения: Урок 01. Предисловие. Урок 02. Введение в искусственный интеллект и машинное обучение. Урок 03. Основы аппаратного обеспечения: Робот M.A.R.K. Урок 04. Основы программного обеспечения: Python и MicroPython. Урок 05. Сборка робота M.A.R.K. Урок 06. Теория I: Технология автономного вождения. Урок 07. Практика I: Создание самоуправляемого автомобиля с использованием традиционных датчиков. Урок 08. Практика I: Улучшение самостоятельного вождения автомобиля с помощью машинного зрения. Урок 09. Теория II: Основные алгоритмы машинного обучения. Урок 10. Практика II: Линейная регрессия и набор данных. Урок 11. Практика II: Кластеризация K‐means и набор данных клиентов. Урок 12. Теория III: Искусственные нейронные сети и глубокое обучение. Урок 13. Практика III: Использование предварительно обученной модели с роботом M.A.R.K. Урок 14. Практика III: Повторное обучение классификации изображений. Модель с трансфертным обучением. Урок 15. Задача I: Подготовка к соревнованиям. Урок 16. Задача I: Соревнование по робототехнике. Урок 17. Время шоу! Используется в школе.