Úvod do robotiky, strojového učení a mechatroniky s Pythonem
| Kód | Zakončení | Kredity | Rozsah | Jazyk výuky |
|---|---|---|---|---|
| 2315001 | KZ | 3 | 1P+1C+0L | česky |
- Garant předmětu:
- Přednášející:
- Cvičící:
- Předmět zajišťuje:
- ústav mechaniky, biomechaniky a mechatroniky
- Anotace:
-
Předmět je vhodný pro začátečníky v Pythonu i jeho pokročilejší uživatele. Po uvedení do základů práce s Pythonem, je Python procvičován na příkladech které studentům ukážou jeho využití v úlohách propojujících oblasti mechatroniky, robotiky a strojového učení, ukázku práce s virtuálním robotickým simulátorem a jeho propojení s Pythonem a zpracováním dat během průběhu simulace. V druhé části předmětu si studenti vyzkouší práci s nízkonákladovým HW ve spojení s Pythonem na jednoduché ukázce zpracování dat ze senzorů laboratorního robotického systému, práci se systémem ROS2, a seznámí se základy HW prvků pro robotické aplikace a aplikace strojového učení pro robotiku včetně HW akcelerátorů.
- Požadavky:
- Osnova přednášek:
- Osnova cvičení:
- Cíle studia:
- Studijní materiály:
-
Online studijní materiály dostupné v systémech Microsoft Teams a Moodle, vytvořené v prostředí JupyterLab a Jupyter Notebook, zdrojové kódy a ukázky verzované na platformě GitHub, virtuální robotický simulátor, nízkonákladové embedded platformy a senzorické moduly využívané při cvičeních.
[1] K. M. Lynch and F. C. Park, Modern Robotics - Mechanics, Planning, and Control: Video supplements and software, 2017. [Online]. Available: https://api.semanticscholar.org/CorpusID:69542521
Generativní nástroje umělé inteligence mohou být využívány jako podpůrná edukativní pomůcka, jejich využití je vedeno s důrazem na porozumění řešeným úlohám a kritické hodnocení výstupů a nenahrazuje vlastní práci studenta.
- Poznámka:
- Další informace:
- Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje
- Předmět je součástí následujících studijních plánů: