تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي للطائرات بدون طيار

عليك التركيز على تعلم  الأساسيات من خلال C++ في حال أردت تطوير نظام للطائرة الدرون بواسطة الذكاء الاصطناعي، حيث أنC++ هي لغة برمجة منخفضة المستوى تمنحك تحكمًا كبيرًا في النظام، مما يجعلها مناسبة بشكل خاص لتطبيقات الوقت الفعلي مثل تطوير أنظمة الطائرات بدون طيار.

ثم تعلم بايثون وتعلم الآلة لكن الأمر ليس بالسهل بالطبع.

بخصوص دورة بايثون عليك دراسة التالي بخصوص ما تريده:

• أساسيات لغة بايثون Python
• تطبيقات عملية باستخدام بايثون Python
• تحليل البيانات
• أساسيات تعلم الآلة Machine Learning

لكن للحصول على الشهادة عليك دراسة كامل الدورة.

وهناك العديد من الأدوات المتاحة التي يمكن استخدامها لمساعدة مطوري أنظمة الذكاء الاصطناعي للطائرات بدون طيار، منها:

•   OpenCV وهي مكتبة برمجية مفتوحة المصدر لمعالجة الصور ورؤية الكمبيوتر، يمكن استخدامها لمعالجة بيانات الفيديو والصور من كاميرات الطائرات بدون طيار.
• TensorFlow مكتبة للتعلم الآلي لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتطبيقها على بيانات الطائرات بدون طيار.
•  PyTorch مكتبة برمجية مفتوحة المصدر للتعلم الآلي، وتستطيع استخدامها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتطبيقها على بيانات الطائرات بدون طيار.
• تُعد Amazon Rekognition خدمة ذكاء اصطناعي من Amazon Web Services، من أجل تحليل بيانات الفيديو والصور من كاميرات الطائرات بدون طيار.
•  Microsoft Azure Computer Vision خدمة ذكاء اصطناعي من Microsoft Azure، ويمكن توظيفها من أجل تحليل بيانات الفيديو والصور من كاميرات الطائرات بدون طيار.