Programa do Curso
Introdução à IA e à Robótica
- Visão geral da convergência entre robótica moderna e IA
- Aplicações em sistemas autônomos, drones e robôs de serviço
- Componentes-chave da IA: percepção, planeamento e controle
Configuração do Ambiente de Desenvolvimento
- Instalação de Python, ROS 2, OpenCV e TensorFlow
- Uso de Gazebo ou Webots para simulação de robôs
- Trabalho com Jupyter Notebooks para experimentos de IA
Percepção e Visão Computacional
- Uso de câmeras e sensores para percepção
- Classificação de imagens, detecção de objetos e segmentação usando TensorFlow
- Detecção de bordas e rastreamento de contornos com OpenCV
- Transmissão e processamento de imagens em tempo real
Localização e Fusão de Sensores
- Compreensão da robótica probabilística
- Filtros de Kalman e Filtros de Kalman Estendidos (EKF)
- Filtros de Partículas para ambientes não lineares
- Integração de dados de LiDAR, GPS e IMU para localização
Planeamento de Movimento e Busca de Caminhos
- Algoritmos de planeamento de caminhos: Dijkstra, A* e RRT*
- Evitação de obstáculos e mapeamento de ambientes
- Controle de movimento em tempo real usando PID
- Otimização dinâmica de caminhos usando IA
Aprendizado por Reforço para Robótica
- Fundamentos do aprendizado por reforço
- Projeto de comportamentos robóticos baseados em recompensa
- Q-learning e Deep Q-Networks (DQN)
- Integração de agentes RL no ROS para movimento adaptativo
Localização e Mapeamento Simultâneos (SLAM)
- Compreensão dos conceitos e fluxos de trabalho do SLAM
- Implementação de SLAM com pacotes ROS (gmapping, hector_slam)
- Visual SLAM usando OpenVSLAM ou ORB-SLAM2
- Teste de algoritmos SLAM em ambientes simulados
Temas Avançados e Integração
- Reconhecimento de fala e gestos para interação humano-robô
- Integração com IoT e plataformas de robótica em nuvem
- Manutenção preditiva de robôs impulsionada por IA
- Ética e segurança na robótica habilitada por IA
Projeto Final
- Projeto e simulação de um robô móvel inteligente
- Implementação de navegação, percepção e controle de movimento
- Demonstração de tomada de decisão em tempo real usando modelos de IA
Resumo e Próximos Passos
- Revisão das principais técnicas de robótica com IA
- Tendências futuras na robótica autônoma
- Recursos para aprendizagem contínua
Requisitos
- Experiência de programação em Python ou C++
- Compreensão básica de ciência da computação e engenharia
- Familiaridade com conceitos de probabilidade, cálculo e álgebra linear
Público-Alvo
- Engenheiros
- Entusiastas de robótica
- Investigadores em automação e IA
Treinamento Corporativo Personalizado
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Testemunhos de Clientes (1)
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Curso - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
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