سجّل الآن في محاضرة جامعية مصممة لاكتساب معرفة متقدمة تتوافق مع مسؤولياتك المهنية"

تقدم هذه المحاضرة الجامعية، التي تستهدف المتخصصين في مجال تكنولوجيا المعلومات، من خلال نهج متخصص، الأدوات اللازمة لتحليل الأطر النظرية المختلفة والبارامترات وأجهزة الاستشعار التي تتيح تطوير تقنية SLAM المرئية، والتي سمحت في السنوات الأخيرة بنمو وثورة في مجال الواقع الافتراضي والمعزز، وفي توليد الخرائط التركيبية أو في تحديد مواقع الأنظمة في بيئات غير معروفة.

برنامج يقوم بتدريسه فريق تدريس مؤهل تأهيلاً عالياً من ذوي الخبرة في مجال الروبوتات، حيث سيأخذ الطلاب خلال 6 أسابيع من هذه الدورة التدريبية إلى التقنيات والتطبيقات المختلفة لمرشحات غاوسي، والرسوم البيانية والتحسين مما سيتيح للطلاب تطوير تلك الأنظمة التي تتوافق مع معرفتهم. بالإضافة إلى ذلك، سيكون لدى محترف تكنولوجيا المعلومات الأدوات اللازمة ليكون قادراً على تحديد كيفية تطبيق SLAM نظام مرئي وفقاً للبيئات والظروف المختلفة. كل هذا، مع مواد تعليمية في طليعة التدريس الأكاديمي.

تقدم جامعة TECH من خلال هذه المحاضرة الجامعية فرصة ممتازة للتقدم في قطاع مزدهر من خلال التعليم الذي يوفر المرونة للطلاب. وبالتالي، سيحتاج محترف تكنولوجيا المعلومات فقط إلى جهاز كمبيوتر محمول أو جهاز لوحيTablet أو هاتف محمول متصل بالإنترنت للوصول إلى جميع محتويات الوسائط المتعددة المتاحة بالكامل منذ اليوم الأول. وبهذه الطريقة، وبدون جلسات ذات جدول زمني محدد، يمكن للطلاب الوصول بسهولة إلى المحاضرة الجامعية  متى وأينما رغبوا في ذلك.

ادخل إلى مجال يسمح لك بتكوين طائرات بدون طيار أو روبوتات ذات فائدة كبيرة في قطاعات مثل رسم الخرائط أو تحسين السيناريوهات الواقعية في الواقع الافتراضي"

تحتوي هذه محاضرة جامعية في SLAM المرئي: نظام تموضع الربوتات وبناء خريطة المكان في آن واحد باستخدام تقنيات الرؤية الآلية على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في هندسة الروبوتات
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات العلمية والرعاية العملي حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم 
تركيزها على المنهجيات المبتكرة
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

قلل من ساعات الدراسة الطويلة مع المواد التعليمية ونظام إعادة التعلم الذي يقدمه لك TECH في جميع شهاداته"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة.

سيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية.

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلّم القائم على حل المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار العام الدراسى. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.

المحاضرة الجامعية تزودك بحالات عملية حقيقية مع تطبيق رائع في عملك اليومي في مجال الروبوتات"

دورة تدريبية عبر الإنترنت تتيح لك التعمق في الهندسة الإسقاطية وتطبيقاتها"

وقد تم وضع منهج هذه المحاضرة الجامعية وفقاً للمبادئ التوجيهية الصارمة لفريق التدريس الذي يشكل هذه الدرجة العلمية، بحيث يحصل الطلاب على أشمل وأحدث المعارف في مجال SLAM المرئي. لتحقيق هذه الغاية، سيكون تحت تصرف محترف المعلومات ملخصات فيديو وقراءات متخصصة ودراسات حالة حقيقية من شأنها تسهيل التعلم في مجال التعريب المتزامن ورسم الخرائط والتقنيات الأكثر استخداماً وأحدث تطبيقات نظام SLAM البصري. سيسمح نظام Relearningإعادة التعلّم، الذي تطبقه جامعة TECH على جميع برامجها، للطلاب بالتعلّم بطريقة أكثر طبيعية وتقدمية. 

تعرف على المزيد عن تحديد المواقع ورسم الخرائط المتزامنة بطريقة أبسط وأكثر مرونة بفضل نظام إعادة التعلم في هذه المحاضرة الجامعية"

الوحدة 1. SLAM المرئي تحديد الموقع المتزامن للروبوتات ورسم الخرائط من خلال تقنيات الرؤية الحاسوبية

1.1    التموضع ورسم الخرائط المتزامنة (SLAM)

1.1.1    التموضع وبناء خريطة المكان في آن واحد. SLAM
2.1.1    تطبيقات SLAM
3.1.1    عمل SLAM

2.1    الهندسة الإسقاطية

1.2.1    نموذج Pin-Hole
2.2.1    تقدير المعلمات الجوهرية للكاميرا
3.2.1    التجانس والمبادئ الأساسية والتقدير
4.2.1    المصفوفة الأساسية والمبادئ والتقدير

3.1    مرشحات Gaussianos

1.3.1    مرشح Kalman
2.3.1    مرشح المعلومات
3.3.1    ضبط وتحديد معلمات المرشحات Gaussianos

4.1    ستيريو EKF-SLAM

1.4.1    هندسة غرفة ستيريو
2.4.1    استخراج الميزة والبحث
3.4.1    مرشح Kalman لـ SLAM الاستريو
4.4.1    إعداد معلمة ستيريو EKF-SLAM

5.1    منظار أحادي EKF-SLAM

1.5.1    معالم Landmarks في EKF-SLAM
2.5.1    مرشح Kalman لـ SLAM الاستريو
3.5.1    ضبط معلمات EKF-SLAM المنظار الأحادي

6.1    رصد إغلاق الحلقة

1.6.1    خوارزمية القوة الغاشمة
2.6.1    FABMAP
3.6.1    التجريد باستخدام GIST وHOG
4.6.1    الرصد باستخدام التعلم العميق

7.1    Graph-SLAM

1.7.1    Graph-SLAM
2.7.1    RGBD-SLAM
3.7.1    ORB-SLAM

8.1    Direct Visual SLAM

1.8.1    تحليل خوارزمية Direct Visual SLAM
2.8.1    LSD-SLAM
3.8.1    SVO

9.1    Visual Inertial SLAM

1.9.1    دمج التدابير العديمة الحركة
2.9.1    الاقتران المنخفض: SOFT-SLAM
3.9.1    الاقتران العالي: Vins-Mono

10.1    تقنيات SLAM أخرى

1.10.1    تطبيقات ما بعد SLAM المرئية
2.10.1    Lidar-SLAM
2.10.1    Range-only SLAMM

محاضرة جامعية ستتيح لك فتح مجال رؤيتك وتعلم التطبيقات المختلفة لعمليات SLAM المرئية"