Библиотека кейсов по робототехнике и искусственному интеллекту
-
Координатор проекта -
Федеральный оператор проекта
Мы собираем в библиотеку кейсы от ведущих компаний по направлениям робототехники и искусственного интеллекта.
Кейс содержит подробное описание проблемы, материалы для ознакомления, цели и задачи, а также контакты кейс-держателя, которому можно задать вопросы и получить экспертизу эксперта.
В 2025 году проект реализуется в следующих регионах:
Кейс содержит подробное описание проблемы, материалы для ознакомления, цели и задачи, а также контакты кейс-держателя, которому можно задать вопросы и получить экспертизу эксперта.
В 2025 году проект реализуется в следующих регионах:
- Московская область
- Курганская область
Уровни сложности кейсов
Необходимые знания и навыки:
- Базовые знания в области физики, математики и информатики.
- Умение работать с простыми программами и конструкторами (например, Arduino, LEGO Mindstorms).
- Навыки базового программирования (Python, C++).
- Простые прототипы и модели, решение конкретной задачи по готовому алгоритму.
- Использование готовых компонентов и библиотек.
- Разработать программу для управления роботом на основе готового датчика расстояния.
Необходимые знания и навыки:
- Продвинутые знания по математике и алгоритмам.
- Навыки работы с языками программирования (Python, C++, MATLAB).
- Понимание принципов машинного обучения или автоматического управления.
- Опыт работы с оборудованием (роботизированные платформы, датчики, микроконтроллеры).
- Создание автономной системы или более сложного прототипа с несколькими модулями.
- Настройка взаимодействия ПО и аппаратной части.
- Оптимизация существующих решений.
- Разработать систему машинного зрения для распознавания объектов на конвейерной ленте.
Необходимые знания и навыки:
- Глубокое понимание принципов робототехники и искусственного интеллекта.
- Опыт работы с библиотеками машинного обучения (TensorFlow, PyTorch).
- Навыки оптимизации производительности систем (скорость обработки данных, точность).
- Умение разрабатывать и тестировать комплексные решения с нуля.
- Разработка инновационных решений, требующих глубоких исследований.
- Создание прототипов с использованием нестандартных компонентов и технологий.
- Анализ больших объемов данных и обучение моделей ИИ.
- Разработать модель предсказания отказов оборудования на основе анализа данных с датчиков (предиктивная аналитика).
