Pomoc w znalezieniu materiałów do nauki sztucznej inteligencji do dronów, robotów maszyn itd.

[Mistrzgimpa]

Witam, szukam materiałów do nauki sztucznej inteligencji do maszyn, robotów, dronów itd. Chodzi o materiały dla początkujących najlepiej po polsku. Proszę o pomoc. Umiem Pythona i Javę.

[Paatryk93]

@Mistrzgimpa Cześć, witaj na forum  

Materiałów dotyczących sztucznej inteligencji w jeżyku polskim niestety nie ma za wiele

Polecam sprawdzić cykl wpisów użytkownika @Elvis:

• Sztuczna inteligencja na STM32, czyli przykład użycia X-CUBE-AI cz.1
• Sztuczna inteligencja na STM32, czyli przykład użycia X-CUBE-AI cz.2
• Sztuczna inteligencja na STM32, czyli przykład użycia X-CUBE-AI cz.3

Możesz zainteresować się płytka Nvidia Jetson Nano, producent udostępnia kurs dotyczący sztucznej inteligencji (8 godzin)
https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+C-RX-02+V1/about 

[FlyingDutch]

Cześć,

te dwa cykle tutoriali polecam na początek.

Pozdrawiam

[Mistrzgimpa]

Dziękuję.

[diablo_911]

Moje pytanie, czy już wiesz cokolwiek na temat uczenia maszynowego?

Jeśli nie, polecam zacząć od podstaw - kursów z Machine Learning jest dość sporo.

Sprawa numer dwa - zdecydowana większość (jak nie wszystkie) dobrych materiałów jest po angielsku, więc polecam też skupić się na rozwoju tej umiejętności   

Jeśli chodzi o same materiały:

- kaggle:  (od podstaw Pythona, przez ML, wizualizacje, inzynieria cech i trochę o deep learning), poza tym jest to portal, na którym jest sporo innych ciekawych rzeczy jak na przykład różne zadania, w których można się sprawdzić

- klasyk od Andrew Ng z uczenia maszynowego: w zasadzie jest to kurs z portalu Coursera

- sieci konwolucyjne, jeden z klasyków z Uniwersytetu Stanforda

Powiedzmy, że to są takie podstawy. Stąd do aplikacji uczenia maszynowego do robotyki jeszcze daleko.  Ale... istnieje już trochę projektów i platform, które wykorzystują te rzeczy i analizując te projekty można się sporo nauczyć.  

- https://f1tenth.org/learn.html - zawody autonomicznych samochodów w skali 1/10, sprzęt jest ustandaryzowany (mniej więcej), zadaniem zawodników jest praca nad algorytmami

- donkeycar: autonomiczne auto na bazie RaspberryPI

- DEEPDRIVE.PL sporo ciekawych postów na swoim blogu ma też Karol Majek 

Inne tematy, które mogą być dla Ciebie interesujące w przyszłości to np. Reinforcement Learning. Metody te pozwalają na uczenie się agenta (twojego modelu), jak sterować układem. Aczkolwiek, sensowne wyniki jak na razie możesz uzyskać tylko w symulacji (polecam, np. OpenAI gym).

Z mojego doświadczenia mogę powiedzieć tyle, że warto na początek skupić się na tym (1) jak działa samo uczenie maszynowe, (2) jak działa np. TensorFlow, Keras albo PyTorch. (3) Spróbuj wytrenować sieć, która jest w stanie rozpoznać coś na obrazku i mniej więcej określić pozycję. Wówczas możesz spróbować wykonać prostego line followera  poprzez prostą kontrolę silników w zależności od położenia obiektu na obrazie.

AI to temat rzeka. Pytanie, czego konkretnie potrzebujesz  Najprostsze rzeczy, które może zrobic każdy to integracja wizji komputerowej albo audio z jakimiś kontrolerami. Zdecydowanie wyższa szkoła jazdy to jakieś AI kontrolujące zachowania "wyższego poziomu", ale tutaj jeszcze nie doszedłem.  Jak na razie to w ubiegłym roku  z kolegami braliśmy udział w zawodach autonomicznych dronów (AIRR). Hardware był ustalony i należało napisać autopilota, który będzie sterować dronem wykorzystując kamery i IMU. Generalnie polegało to na tym, że brałeś obraz z kamer, szukałeś obiektów i zwracałeś jakieś liczby, a dalej to już jakieś klasyczne algorytmy, które robiły fuzję, a następnie sekcja odpowiadająca za nawigację. 

Mam nadzieję, że trochę pomogłem.  

[Mistrzgimpa]

Dziękuję wszystkim bardzo fajne materiały.