برنامه نویسی کودکان و نوجوانان

ما هنگام استفاده از نسبت به زمان استفاده از نیاز به دستورالعمل های بیشتری داریم.  مرحله بعدی یک پروژه بزرگتر است (یا در صورت وجود زمان بیشتر) که بر اساس کار تیمی است. آموزش رباتیک مبتدی ما فکر می کنیم هنگام بحث و شناسایی مشکلاتی که باید حل شوند ، برخی راهنمایی ها مناسب است که شامل بحث در مورد پروژه نیز می شود (ما فرض می کنیم که اگر نمونه های مدل از پیش ساخته شده همراه با نام موضوع ارائه شود ،

 این بحث ممکن است کمتر مورد نیاز باشد ) بحث هدایت شده در مورد مشکلات احتمالی با مدل های روباتیک می تواند مشکلات دانش آموزان را در اجرای ایده های خود کاهش دهد و می تواند زمان مورد نیاز برای نهایی کردن آنچه که می خواهند ایجاد کنند را کاهش دهد آموزش رباتیک مبتدی .ردر بسیاری از مطالعات رباتیک ، شبکه های عصبی عمیق () به دلیل فعال بودن در حال مطالعه هستند

عملکرد خوب آنها با این حال ، تکنیک های رباتیک موجود و ها به طور سیستماتیک ادغام نشده اند و بسته هایی برای مبتدیان هنوز در حال توسعه است. در این مطالعه ، ما پیشنهاد کردیم یک کیت آموزشی اولیه برای توسعه سیستم رباتیک با. هدف ما آموزش مبتدیان بود

هم در رباتیک و هم در یادگیری ماشین ، به ویژه استفاده از ها. در ابتدا ، ما به کیت نیاز داشتیم (1) درک آن آسان باشد ، (2) استفاده از یادگیری مبتنی بر تجربه و (3) در بسیاری از موارد قابل اجرا باشد مناطق. آموزش رباتیک مبتدی  برای روشن شدن اهداف آموزشی و بخشهای مهم کیت آموزشی اساسی ، ما تجزیه و تحلیل کردیم

تحقیق و توسعه (تحقیق و توسعه) ها و فرآیند را به سه مرحله داده تقسیم کرد جمع آوری (DC) ، یادگیری ماشین (ML) و اجرای وظیفه (TE). این مراحل در زیر پیکربندی شده است یک سیستم سلسله مراتبی با قابلیت اجرا به صورت جداگانه در مرحله توسعه.

برای ارزیابی عملی بودن جریان سیستم پیشنهادی ، ما آن را برای یک روبات فیزیکی پیاده سازی کردیم گرفتن سیستم با استفاده از وسایل رباتیک ما همچنین نشان دادیم که سیستم پیشنهادی می تواند باشد به طور م toثر در سایر سخت افزارها ، ورودی های حسگر و وظایف روبات کاربرد دارد.

کلمات کلیدی: شبکه های عصبی عمیق؛ کیت آموزشی ؛ میان افزار ربات 1. معرفی 1.1 زمینه تحقیق و توسعه  تحقیق و توسعه) برای ترکیب آموزش رباتیک مبتدی روباتیک و یادگیری ماشین در حال حاضر ایرانیان سایبر به طور فعال دنبال می شود. با افزایش کاربردهای روبات در خارج از کشور تولید سنتی ، آنها در حال حاضر ملزم به انجام کارهای مختلف به صورت عملی هستند

موقعیتها به طور خودکار توسعه سیستم هایی که در برابر تغییرات پویا مقاوم هستند محیط ها ، تحقیق و توسعه سیستم های دستکاری ربات های مبتنی بر یادگیری بسیار جمع آوری شده است توجه به طور خاص ، تحقیقات در مورد استفاده از شبکه های عصبی عمیق () تولید کرده است

نتایج عالی در بسیاری از زمینه ها [1–4]. همانطور که ها می توانند داده های خام با ابعاد بالا را مدیریت آموزش رباتیک مبتدی کنند بدون پیش پردازش پیچیده ، می توان آنها را برای فرایندهای مختلف در رباتیک به کار گرفت سیستم هایی مانند برنامه ریزی مسیر [1،4،5] ، برآورد ژست شیء [2،6] و حرکت روبات پیش بینی [3،7-10].

با این حال ، رباتیک در زمینه مهندسی مکانیک ریشه دارد ، در حالی که ها هستند ریشه در مهندسی فناوری اطلاعات دارد. بنابراین ، توسعه منابع انسانی آشنا با هر دو زمینه دشوار است. برای انجام تحقیق و توسعه برای سیستم های روباتیک با استفاده از ،

دانش و مهارت های اساسی هر دو زمینه مورد نیاز است. با این حال ، منابع برای مبتدیان برای کسب چنین دانش و مهارت های اساسی در حال حاضر وجود ندارد. علاوه بر این ، موجود است فناوری های روباتیک و هنوز به طور سیستماتیک ادغام نشده اند. علاوه بر این ، چارچوب های مشترکی آموزش رباتیک مبتدی را برای استفاده مجدد ، تبادل و گسترش دانش باز کنید

توسعه نیافته است برای افزایش پایگاه کاربر این فناوری ها ، محصولات موجود و خدمات باید بهبود یابد سنسورهای 1.2 هدف و هدف این مطالعه برای آموزش افرادی که می توانند از هر دو استفاده کنند ، یک کیت مقدماتی اختصاصی لازم است