机器智能课智能机器人课程学什么

一、基础理论与技术支撑

1. 数学与编程基础

线性代数、概率统计和微积分构成算法设计的数学基石，例如神经网络权重计算和优化算法中的梯度下降。编程语言以Python为主，需掌握数据结构、算法及C/C++等底层开发语言，用于机器人路径规划和嵌入式系统开发。

2. 机械与电子工程

包括机械设计（如动力学控制、液压传动）、电子技术（电路分析、PLC控制）以及传感器技术（激光雷达、视觉传感器），这些是机器人物理架构的核心。

二、核心专业课程

1. 控制与决策系统

2. 感知与交互技术

通过多传感器融合（视觉、触觉）构建环境地图，结合机器视觉和自然语言处理实现人机交互，例如情感计算和手势识别。

三、前沿应用与拓展

1. 模块化与系统集成

工业机器人方向侧重现场编程与数字孪生技术，而机器人工程方向注重嵌入式开发（如ARM架构）和AI算法应用（如ROS系统）。

2. 与跨学科融合

课程会数据隐私、算法偏见等问题，并与其他学科结合（如认知科学、物联网），推动智能家居、医疗机器人等场景落地。

四、实践与竞赛

通过企业级项目（如机械臂设计、自动驾驶仿真）和竞赛（如高校智能机器人创意大赛）强化实战能力，例如模块化机械臂设计或履带底盘开发。

课程体系持续更新以适配技术发展，建议结合个人兴趣选择工业应用或研发方向深入学习。