AI 301: Машинно зрение на ръба
Достъп до пълния курс
Детайлното съдържание на този курс (видео уроци, упражнения, downloadable файлове и QR референции) е част от Pro.
Прегледът по-горе ти дава пълна структура на курса, какво ще научиш, кои са предварителните условия и какво ще можеш след завършване. Това е безплатно за всеки.
- ✓Видео уроци с реални 3D принтиране setups
- ✓Калибрационни параметри
- ✓Downloadable STL примери + gcode profiles
- ✓AI tutor за въпроси
- ✓Сертификат при завършване
Виж Pro →
Дефектите в 3D принтиране струват време, материал и репутация. AI edge vision позволява detection в реално време, без облачна латентност. Курсът изгражда работещ pipeline – от камера до автоматично спиране на принтиране.
Какво ще научите
- Какво е edge inference и защо облачната алтернатива не пасва
- Hardware – Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, Coral TPU, ESP32-CAM
- Computer vision основи – convolutional networks за дефекти
- Класове на дефекти – spaghetti, layer shift, под-екструзия, warp
- Дата collection и labeling стратегия за малък dataset
- Transfer learning от pretrained модели (MobileNet, YOLO)
- Интеграция с принтерен firmware за автоматичен stop
План на курса
- Урок 1: AI в 3D принтиране – реалистични очаквания
- Урок 2: Edge hardware преглед и benchmark
- Урок 3: Камера, осветление, mounting
- Урок 4: Dataset – заснемане и labeling на дефекти
- Урок 5: Transfer learning върху MobileNet/EfficientNet
- Урок 6: YOLO за real-time detection
- Урок 7: Деплой на edge устройство и оптимизация
- Урок 8: Интеграция с OctoPrint, Klipper или native firmware
Пререкивизити
Завършен kurs-iot201-arduinoesp32 или еквивалентен опит с микроконтролери. Базово ниво Python. Без задължителен предишен ML опит – курсът въвежда понятията постепенно.
Резултат
Деплойваш функциониращ defect detection модел върху edge устройство, който мониторира принтиране, реагира на типични грешки и логва историята за качествен анализ.
За кого е
Технологични инженери в малки и средни print farm-и, разработчици на принтерен софтуер, студенти по AI приложения и собственици на сервизни бюра, които искат конкурентно предимство.