Универсальная интеллектуальная роботизированная платформа с методическим пособием

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.