Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/robotics-learning
مقدمة
في عالم يتسارع فيه التطور التكنولوجي، تأتي دورة “الروبوتات: التقدير والتعلم” على منصة كورسيرا كفرصة مثيرة لتعلم كيفية تمكن الروبوتات من تحديد حالتهم وخصائص البيئة المحيطة بهم باستخدام قياسات حساسة مشوشة. في هذا التوجّه التقني، يُمكنك اكتساب مهارات مهمة من خلال التعرف على كيف يتم دمج عدم اليقين في تقدير الروبوتات والتعلم من عالم دائم التغير.
محتوى الدورة
تشمل هذه الدورة المواضيع الأساسية التالية:
- تعلم نموذج Gaussian: نستكشف فيها التوزيع الغوسي (Gaussian) وتطبيقاته في نمذجة الروبوتات وكيفية استخدامه في تقدير عدم اليقين.
- التقدير البيزي – تتبع الأهداف: سنتعلم كيفية استخدام التوزيع الغوسي في تتبع نظام ديناميكي، ونتناول أنظمة مرشحات كالمان الخطية وغير الخطية.
- الرسم البياني: سنتعرف على خوارزمية رسم الخرائط المعروفة بشبكة الإشغال باستخدام قياسات النطاق، بالإضافة إلى التعرف على رسم الخرائط ثلاثية الأبعاد.
- التقدير البيزي – تحديد الموقع: نستعرض كيفية استخدام قياسات النطاق مع قراءات عداد المسافات لوضع الروبوت على الخريطة.
تقييم الدورة
تقدم هذه الدورة مزيجاً من النظرية والتطبيق العملي. ستتمكن من تحسين مهاراتك في تحليل البيانات والتخطيط من خلال التعلم العميق عن النماذج الاحتمالية وخوارزميات التقدير. المادة العلمية مصممة بشكل سلس، مما يجعلها مناسبة للمبتدئين وأيضاً للممارسين الذين يسعون لتعميق معرفتهم.
التوصية
أنصح بشدة بمشاركة هذه الدورة لكل من يهتم بمجال الروبوتات والذكاء الاصطناعي. إن الفهم العميق للنماذج الاحتمالية والتعلم البيزي يمكن أن يساعد في العديد من التطبيقات المستقبلية في الحياة الواقعية.
خاتمة
في نهاية المطاف، دورة “الروبوتات: التقدير والتعلم” هي خطوة ممتازة لأي شخص يريد تحسين مهاراته والتعمق في عالم الروبوتات. انطلق وتعلم كيفية جعل الروبوتات أكثر ذكاءً وفاعلية من خلال الانضمام إلى هذه الدورة.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/robotics-learning