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उद्योग 4.0 वर्तमान में अपने सर्वश्रेष्ठ दौर से गुजर रहा है, इसलिए रोबोटिक्स और कृत्रिम दृष्टि के क्षेत्र ने कंप्यूटर वैज्ञानिकों सहित इन क्षेत्रों के पेशेवरों के भविष्य के लिए बहुत ही आकर्षक पेशेवर क्षेत्र खोल दिए हैं।

यह स्नातकोत्तर डिप्लोमा उन स्नातकों के लिए है जो रोबोट नेविगेशन सिस्टम के क्षेत्र में विशेषज्ञता हासिल करना चाहते हैं, जिसके लिए विशेषज्ञ शिक्षण टीम ने एक पाठ्यक्रम तैयार किया है जो छात्रों को इस क्षेत्र में सभी ज्ञान प्रदान करता है ताकि इस 6 महीने के डिप्लोमा पाठ्यक्रम को पूरा करने पर वे रोबोटिक्स के विकास में वर्तमान में उपयोग की जाने वाली मुख्य तकनीकों और उपकरणों में महारत हासिल कर सकें।

इस प्रकार, यह ऑनलाइन कार्यक्रम रोबोटिक्स में प्रयुक्त दृष्टि तकनीकों, एल्गोरिदम के विकास और समझ, छवि प्रसंस्करण और विश्लेषण की तकनीक में सुधार, साथ ही कृत्रिम दृष्टि की नवीनतम तकनीकों का उपयोग करके दृश्य SLAM, रोबोट स्थानीयकरण और एक साथ मानचित्रण पर गहनता से चर्चा करता है।

आईटी पेशेवर जो इस क्षेत्र में प्रगति करना चाहते हैं, उनके पास अपने लक्ष्यों को एक आरामदायक और परिवर्तनीय तरीके से प्राप्त करने का एक उत्कृष्ट अवसर है, क्योंकि यह कार्यक्रम पाठ्यक्रम की संपूर्ण विषय वस्तु तक बिना किसी निश्चित कार्यक्रम के पहुंच की अनुमति देता है। इस तरह, आप अपनी आवश्यकताओं के अनुसार, इस पाठ्यक्रम के मॉड्यूल के शिक्षण भार को वितरित कर सकते हैं। इससे आप अपनी व्यक्तिगत जिम्मेदारियों को गुणवत्तापूर्ण शिक्षा के साथ जोड़ सकते हैं।

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यह रोबोट नेविगेशन सिस्टम में स्नातकोत्तर डिप्लोमा बाजार का सबसे पूर्ण और अद्यतन कार्यक्रम प्रदान करता है। इसकी सबसे उल्लेखनीय विशेषताएं हैैं:

• रोबोटिक इंजीनियरिंग में विशेषज्ञों द्वारा प्रस्तुत केस स्टडीज का विकास
• ग्राफिक, योजनाबद्ध और व्यावहारिक विषय-वस्तु जिसके साथ वे बनाए गए हैं, पेशेवर अभ्यास के लिए आवश्यक विषयों पर वैज्ञानिक और व्यावहारिक जानकारी प्रदान करते हैं
• व्यावहारिक अभ्यास जहां सीखने में सुधार के लिए स्व-मूल्यांकन का उपयोग किया जा सकता है
• अभिनव प्रणालीयों पर इसका विशेष जोर
• सैद्धांतिक पाठ, विशेषज्ञ से प्रश्न, विवादास्पद विषयों पर वाद-विवाद मंच, और व्यक्तिगत चिंतन असाइनमेंट
• विषय-वस्तु जिस तक इंटरनेट कनेक्शन वाले किसी भी स्थायी या पोर्टेबल यंत्र से पहुँचना सुलभ है

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कार्यक्रम के शिक्षण स्टाफ में उस क्षेत्र के पेशेवर शामिल हैं जो इस शैक्षिक कार्यक्रम में अपने कार्य अनुभव का योगदान करते हैं, साथ ही प्रमुख समाजों और प्रतिष्ठित विश्वविद्यालयों के प्रसिद्ध विशेषज्ञ भी शामिल हैं।

इसकी मल्टीमीडिया विषय वस्तु, नवीनतम शैक्षिक प्रौद्योगिकी के साथ विकसित, पेशेवर को एक स्थित और प्रासंगिक सीखने की अनुमति देगी, जो कि एक सिम्युलेटेड वातावरण है जो वास्तविक परिस्थितियों में तैयार करने के लिए एक व्यापक शिक्षा प्रदान करेगा।

इस कार्यक्रम को समस्या आधारित शिक्षा के आसपास तैयार किया गया है, जिससे पेशेवर को पूरे कार्यक्रम में उत्पन्न होने वाली विभिन्न पेशेवर अभ्यास स्थितियों को हल करने का प्रयास करना चाहिए। यह प्रसिद्ध विशेषज्ञों द्वारा बनाए गए सहभागी वीडियो की एक नवीनतम प्रणाली की सहायता से किया जाएगा।

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इस स्नातकोत्तर डिप्लोमा के पाठ्यक्रम को चार मॉड्यूल में संरचित किया गया है, जिसमें शिक्षण टीम नेरीलर्निंग प्रणाली का उपयोग किया है, जो पूरे कार्यक्रम में प्रगतिशील और प्राकृतिक तरीके से सीखने के अधिग्रहण की अनुमति देता है। यह रोबोटिक्स से संबंधित प्रमुख अवधारणाओं के दोहराव के कारण संभव हुआ है, जिससे छात्र अवधारणाओं को अधिक कुशलतापूर्वक और शीघ्रता से आत्मसात कर सकेंगे। इस प्रकार, छात्र इस पाठ्यक्रम के लिए निर्धारित 600 शिक्षण घंटों में विशेषज्ञता के उच्च स्तर तक पहुंच जाएगा।

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मॉड्यूल 1. रोबोटिक्स रोबोट डिजाइन और मॉडलिंग

1.1. रोबोटिक्स और उद्योग 4.0

1.1.1. रोबोटिक्स और उद्योग 4.0
1.1.2. अनुप्रयोग क्षेत्र और उपयोग मामले
1.1.3. रोबोटिक्स में विशेषज्ञता के उप-क्षेत्र

1.2. रोबोट हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर

1.2.1. हार्डवेयर आर्किटेक्चर और वास्तविक समय
1.2.2. रोबोट सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर
1.2.3. संचार मॉडल और मिडलवेयर प्रौद्योगिकियां
1.2.4. रोबोट ऑपरेटिंग सिस्टम (आरओएस) सॉफ्टवेयर एकीकरण

1.3. रोबोट का गणितीय मॉडलिंग

1.3.1. दृढ़ ठोसों का गणितीय निरूपण
1.3.2. रोटेशन और अनुवाद
1.3.3. पदानुक्रमिक स्टेट प्रतिनिधित्व
1.3.4. आरओएस में स्टेट का वितरित प्रतिनिधित्व (टीएफ लाइब्रेरी)

1.4. रोबोट कीनेमेटीक्स और डायनेमिक्स

1.4.1. कीनेमेटीक्स
1.4.2. डाइनैमिक्स
1.4.3. अंडरएक्ट्यूएटेड रोबोट
1.4.4. अनावश्यक रोबोट

1.5. रोबोट मॉडलिंग और सिमुलेशन

1.5.1. रोबोट मॉडलिंग टेक्नोलॉजीज
1.5.2. URDF के साथ रोबोट मॉडलिंग
1.5.3. रोबोट सिमुलेशन
1.5.4. गज़ेबो सिम्युलेटर के साथ मॉडलिंग

1.6. रोबोट मैनिपुलेटर्स

1.6.1. मैनिपुलेटर रोबोट के प्रकार
1.6.2. कीनेमेटीक्स
1.6.3. डाइनैमिक्स
1.6.4. सिम्युलेशन

1.7. स्थलीय मोबाइल रोबोट

1.7.1. स्थलीय मोबाइल रोबोट के प्रकार
1.7.2. कीनेमेटीक्स
1.7.3. डाइनैमिक्स
1.7.4. सिम्युलेशन

1.8. हवाई मोबाइल रोबोट

1.8.1. हवाई मोबाइल रोबोट के प्रकार
1.8.2. कीनेमेटीक्स
1.8.3. डाइनैमिक्स
1.8.4. सिम्युलेशन

1.9. जलीय मोबाइल रोबोट

1.9.1. जलीय मोबाइल रोबोट के प्रकार
1.9.2. कीनेमेटीक्स
1.9.3. डाइनैमिक्स
1.9.4. सिम्युलेशन

1.10. जैव प्रेरित रोबोट

1.10.1. ह्यूमनॉइड
1.10.2. चार या अधिक पैरों वाले रोबोट
1.10.3. मॉड्यूलर रोबोट
1.10.4. लचीले भागों वाले रोबोट (सॉफ्ट-रोबोटिक्स)

मॉड्यूल 2. रोबोट में योजना एल्गोरिदम

2.1. शास्त्रीय नियोजन एल्गोरिदम

2.1.1. पृथक योजना: राज्य अंतरिक्ष
2.1.2. रोबोटिक्स में नियोजन समस्याएं. रोबोटिक सिस्टम मॉडल
2.1.3. योजनाकारों का वर्गीकरण

2.2. मोबाइल रोबोट में प्रक्षेप पथ नियोजन समस्या

2.2.1. पर्यावरण प्रतिनिधित्व के रूप: रेखांकन
2.2.2. ग्राफ़ पर खोज एल्गोरिदम
2.2.3. नेटवर्क में लागत का परिचय
2.2.4. भारी नेटवर्क में खोज एल्गोरिदम
2.2.5. किसी भी कोण दृष्टिकोण के साथ एल्गोरिदम

2.3. उच्च आयामी रोबोटिक प्रणालियों में नियोजन

2.3.1. उच्च आयामीय रोबोटिक्स समस्याएं: मैनिपुलेटर
2.3.2. प्रत्यक्ष/व्युत्क्रम गतिज मॉडल
2.3.3. नमूना योजना एल्गोरिदम पीआरएम और आरआरटी
2.3.4. गतिशील बाधाओं के तहत योजना बनाना

2.4. इष्टतम नमूना योजना

2.4.1. नमूना आधारित योजनाकारों की समस्या
2.4.2. आरआरटी * संभावित इष्टतमता अवधारणा
2.4.3. पुनर्संयोजन चरणः गतिशील बाधाएँ
2.4.4. सीफॉरेस्ट। समानांतर योजना

2.5. मोशन प्लानिंग सिस्टम का वास्तविक कार्यान्वयन

2.5.1. वैश्विक नियोजन समस्या। गतिशील वातावरण
2.5.2. कार्रवाई का चक्र, सेंसराइज़ेशन। पर्यावरण से सूचना का अधिग्रहण
2.5.3. स्थानीय और वैश्विक योजना

2.6. मल्टी-रोबोट सिस्टम I में समन्वय: केंद्रीकृत प्रणाली

2.6.1. मल्टीरोबोट समन्वय समस्या
2.6.2. टकराव का पता लगाना और संकल्प: आनुवंशिक एल्गोरिदम के साथ प्रक्षेपवक्र संशोधन
2.6.3. अन्य जैव-प्रेरित एल्गोरिदम: कण झुंड और आतिशबाजी
2.6.4. पैंतरेबाज़ी एल्गोरिथ्म की पसंद से टकराव से बचाव

2.7. मल्टी-रोबोट सिस्टम II में समन्वय: वितरित दृष्टिकोण I

2.7.1. जटिल उद्देश्य कार्यों का उपयोग
2.7.2. पेरेटो फ्रंट
2.7.3. बहुउद्देश्यीय विकासवादी एल्गोरिदम

2.8. मल्टी-रोबोट सिस्टम III में समन्वय: वितरित दृष्टिकोण II

2.8.1. आदेश 1 योजना प्रणाली
2.8.2. ORCA एल्गोरिथम
2.8.3. ORCA में काइनेमेटिक और गतिशील बाधाओं का जोड़

2.9. निर्णय योजना सिद्धांत

2.9.1. निर्णय सिद्धांत
2.9.2. अनुक्रमिक निर्णय प्रणालियाँ
2.9.3. सेंसर और सूचना स्थान
2.9.4. संवेदन और क्रियान्वयन में अनिश्चितता के लिए योजना

2.10. सुदृढीकरण सीखने की योजना प्रणाली

2.10.1. किसी सिस्टम का अपेक्षित पुरस्कार प्राप्त करना
2.10.2. औसत पुरस्कार सीखने की तकनीकें
2.10.3. व्युत्क्रम सुदृढीकरण सीखना

मॉड्यूल 3. रोबोटिक्स में कृत्रिम दृष्टि तकनीक: छवि प्रसंस्करण और विश्लेषण

3.1. कंप्यूटर दृष्टि

3.1.1. कंप्यूटर दृष्टि
3.1.2. कंप्यूटर विज़न सिस्टम के तत्व
3.1.3. गणितीय उपकरण

3.2. रोबोटिक्स के लिए ऑप्टिकल सेंसर

3.2.1. निष्क्रिय ऑप्टिकल सेंसर
3.2.2. सक्रिय ऑप्टिकल सेंसर
3.2.3. गैर-ऑप्टिकल सेंसर

3.3. चित्र अधिग्रहण

3.3.1. छवि प्रतिनिधित्व
3.3.2. कलर स्पसेस
3.3.3. डिजिटल प्रक्रिया

3.4. छवि ज्यामिति

3.4.1. लेंस मॉडल
3.4.2. कैमरा मॉडल
3.4.3. कैमरा कैलिब्रेशन

3.5. गणितीय उपकरण

3.5.1. एक छवि का हिस्टोग्राम
3.5.2. कॉन्वोलूशन
3.5.3. फूरियर रूपांतरण

3.6. छवि प्रीप्रोसेसिंग

3.6.1. शोर विश्लेषण
3.6.2. छवि समरेखण
3.6.3. छवि संवर्धन

3.7. इमेज सेगमेंटेशन

3.7.1. कंटूर-आधारित तकनीकें
3.7.3. हिस्टोग्राम-आधारित तकनीकें
3.7.4. रूपात्मक संचालन

3.8. छवि विशेषता पहचान

3.8.1. रुचि बिंदु का पता लगाना
3.8.2. फ़ीचर विवरण
3.8.3. सुविधा मिलान

3.9. 3डी दृष्टिकोण प्रणाली

3.9.1. 3डी बोध
3.9.2. छवियों के बीच मिलान की सुविधा
3.9.3. एकाधिक दृश्य ज्यामिति

3.10. कंप्यूटर विज़न आधारित स्थानीयकरण

3.10.1. रोबोट स्थानीयकरण समस्या
3.10.2. दृश्य ओडोमेट्री
3.10.3. संवेदी संलयन

मॉड्यूल 4. विज़ुअल SLAM. कंप्यूटर विज़न का उपयोग करके रोबोट स्थानीयकरण और समकालिक मानचित्रण तकनीकें

4.1. समकालिक स्थानीयकरण और मानचित्रण (SLAM)

4.1.1. समकालिक स्थानीयकरण और मानचित्रण. SLAM
4.1.2. SLAM अनुप्रयोग
4.1.3. SLAM ऑपरेशन

4.2. प्रक्षेप्य ज्यामिति

4.2.1. पिन-होल मॉडल
4.2.2. एक चैंबर के आंतरिक मापदंडों का अनुमान
4.2.3. होमोग्राफी, मूल सिद्धांत और आकलन
4.2.4. मूलभूत मैट्रिक्स, सिद्धांत और अनुमान

4.3. गॉसियन फ़िल्टर

4.3.1. कलमन फ़िल्टर
4.3.2. सूचना फ़िल्टर
4.3.3. गॉसियन फिल्टर का समायोजन और पैरामीटरीकरण

4.4. स्टीरियो EKF-SLAM

4.4.1. स्टीरियो कैमरा ज्यामिति
4.4.2. फ़ीचर निष्कर्षण और खोज
4.4.3. स्टीरियो SLAM के लिए कलमन फ़िल्टर
4.4.4. स्टीरियो EKF-SLAM पैरामीटर सेटिंग

4.5. मोनोकुलर EKF-SLAM

4.5.1. EKF-SLAM लैंडमार्क पैरामीटराइजेशन
4.5.2. मोनोकुलर SLAM के लिए कलमन फ़िल्टर
4.5.3. मोनोकुलर EKF-SLAM पैरामीटर ट्यूनिंग

4.6. लूप क्लोजर डिटेक्शन

4.6.1. ब्रूट फोर्स एल्गोरिदम
4.6.2. एफएबीएमएपी
4.6.3. GIST और HOG का उपयोग करके अमूर्तन
4.6.4. गहन शिक्षण जांच

4.7. ग्राफ-SLAM

4.7.1. ग्राफ-SLAM
4.7.2. RGBD-SLAM
4.7.3. ORB-SLAM

4.8. प्रत्यक्ष दृश्य SLAM

4.8.1. प्रत्यक्ष दृश्य SLAM एल्गोरिथ्म का विश्लेषण
4.8.2. LSD-SLAM
4.8.3. SVO

4.9. दृश्य जड़त्वीय SLAM

4.9.1. जड़त्वीय माप का एकीकरण
4.9.2. कम युग्मन: SOFT-SLAM
4.9.3. उच्च युग्मन: विन-मोनो

4.10. अन्य SLAM प्रौद्योगिकियाँ

4.10.1. विज़ुअल SLAM से परे अनुप्रयोग
4.10.2. लाइडार-SLAM
4.10.2. रेंज-ओनली SLAM

आप कम से कम समय में सबसे बड़ा प्रभाव प्राप्त करने के लिए पेशेवरों के लिए बनाई गई एक पद्धति के साथ अध्ययन करेंगे"