Погрузитесь в передовую агротехнологию с практикумами, которые объединяют робототехнику, компьютерное зрение и искусственный интеллект! Вы научитесь создавать и обучать нейросети для распознавания состояния растений, программировать манипуляторы с мягким захватом для бережной сортировки урожая, и внедрять умные системы автоматизации на базе компьютерного зрения и ИИ. Эти навыки — ключ к цифровизации сельского хозяйства, точному земледелию и устойчивому управлению агропроцессами будущего.

Практикумы

Практикум «Управление манипулятором с мягким захватом, компьютерным зрением и искусственным интеллектом».

Цель: Освоение принципов управления мягким захватом в робототехнике. Автоматизация манипулятора с использованием камеры.

Краткое содержание курса:

Сборка манипулятора с мягким захватом.

Перемещение предметов по команде с контроллера.

Программирование действий: захват, перемещение, отпускание.

Распознавание объектов, сортировка по цвету.

Работа с QR-кодами и предустановленными объектами.

Обучение сверточной нейросети распознаванию классов объектов: фрукты, овощи.

Реализация логики перемещения по классу объекта.

Практикум «Создание нейросети для классификации растений».

Цель: Изучение принципов создания, обучения и тестирования сверточной нейросети для распознавания изображений.

Краткое содержание курса:

Создание архитектуры CNN (например, MobileNetV2).

Работа с датасетом изображений растений (здоровые и заражённые листья болгарского перца, клубники и томата).

Настройка гиперпараметров, обучение модели, анализ матрицы ошибок.

Тестирование модели с использованием камеры или изображений