Utbildningsmodul 6 – Virtuell miljö erbjuder en djupgående utforskning av två transformativa tekniska domäner: artificiell intelligens och utökad verklighet. Designad för att ge både teoretiska grunder och praktiska insikter, den utrustar deltagarna med de kunskaper och färdigheter som behövs för att förstå och tillämpa banbrytande tekniker inom dessa områden. Från grunderna för maskininlärning och djupinlärning till avancerade applikationer som Human Digital Twins, och från virtuell verklighetsmiljöer till förstärkta och blandade verklighetssystem, överbryggar kursen gapet mellan AI-driven innovation och uppslukande utökad verklighetsteknik.
Den här kursen är uppbyggd i två huvudavsnitt: artificiell intelligens och utökad verklighet, som var och en tar upp viktiga teknologier och deras tillämpningar.
Det första avsnittet, fokuserat på artificiell intelligens, börjar med en introduktion till artificiella synsystem. Den ger en översikt över datorseende och fördjupar sig i funktionaliteten och tillämpningarna av RGB-D-kameror, och betonar olika djupinsamlingstekniker som passiv stereoskopi, strukturerat ljus, time-of-flight och aktiv stereoskopi. Dessutom utforskar den här delen viktiga bildbehandlingstekniker som syftar till att förbereda visuella data för Machine Learning (ML) och Deep Learning (DL) algoritmer.
Genom att gå in i grunderna för artificiell intelligens, definierar modulen nyckelprinciper och förklarar de olika typerna av maskininlärning, och presenterar standardalgoritmer som ett förspel till att introducera djupinlärning. Det här avsnittet betonar också vikten av utvärderingsmått, inklusive förvirringsmatrisen, noggrannhet, precision, återkallelse och F1-poäng, som är avgörande för att bedöma prestanda hos AI-modeller.
Modulen för djupinlärning avslutar detta avsnitt med att spåra historien, potentialen och utmaningarna förknippade med detta avancerade område. Särskild uppmärksamhet ägnas åt prestandaoptimeringstekniker, med fokus på dataökning och dess avgörande roll. Kursen belyser också tillämpningar av djupinlärning för att utveckla mänskliga digitala tvillingar, särskilt för att spåra mänskligt beteende för djupgående beteendeanalys.
Den andra delen av kursen skiftar till eXtended Reality (XR), som börjar med en översikt över XR-spektrumet, som täcker Augmented, Mixed och Virtual Reality. Den undersöker huvudmonterade skärmar (HMDs), med fokus på teknologier som Hololens 2 för förstärkt verklighet och Meta Quest-enheter för blandade och virtuella verklighetstillämpningar.
Därefter gräver avsnittet ner i virtuell verklighetsmiljöer, med början med grunderna i 3D-modellering och vägleder deltagarna genom processen att skapa ett nät från grunden. Deltagarna kommer att lära sig om texturering och skuggning, inklusive användning av material, färger och belysning. Det här segmentet introducerar också grunderna för datoranimation, och betonar dess roll för att förbättra användarupplevelsen.
Slutligen utforskar utbildningsmodulen utökad och blandad verklighet, med början med objektspårningstekniker som jämför markörbaserade och markörlösa tillvägagångssätt. Den tar också upp användargränssnittsdesign och betonar hur man utvecklar applikationer med ett användarcentrerat tillvägagångssätt för att maximera användbarhet och engagemang.
Denna omfattande utbildningsmodul ger deltagarna de teoretiska grunderna och praktiska färdigheterna för att arbeta med artificiell intelligens och utökad verklighetsteknik, vilket säkerställer att de är väl förberedda för utmaningarna och möjligheterna inom dessa snabbt utvecklande områden.
