← Voltar ao centro de cursos
Python – DJI EP
Introdução do curso
«Python — DJI EP» tem o robô DJI RoboMaster EP como kit central, integrando programação Python e tecnologias de inteligência artificial numa aprendizagem sistemática do controlo de hardware às aplicações de IA. Partindo da operação básica do EP e da programação Python, os alunos dominam progressivamente o controlo do chassis, a programação da gimbal e do lançador, o reconhecimento e seguimento de etiquetas visuais, a deteção e seguimento de peões, o reconhecimento de cores e a linha autónoma, a formação multi-robô e a comunicação em rede — concluindo projetos integrados como seguimento inteligente e tiro de precisão. No modo orientado por projetos «aprender fazendo», fazem o robô «ver, acertar e colaborar», construindo cognição de engenharia completa e pensamento de IA na interseção entre código e hardware.
Cursos incluídos
Curso regular
Objetivos de competência
Aprendizagem autónoma
Formam hábitos de aprendizagem com motivação intrínseca: definem objetivos, escolhem estratégias, monitorizam o progresso e refletem. Transferem o protagonismo da aprendizagem do exterior para si e, na iteração contínua, constroem capacidade de aprendizagem autónoma para a vida.
Tomada de decisão autónoma
Entre várias soluções viáveis, recolhem informação, pesam prós e contras, decidem e assumem consequências de forma independente. Cada escolha traz feedback real, construindo gradualmente capacidade de decisão independente sem depender de instruções externas.
Autogestão
Regulam eficazmente tempo, energia e emoção; mantêm concentração e ritmo em tarefas de longo ciclo. Da dependência de agendas externas à motivação interna, formam o ciclo de autogestão planear → executar → verificar → ajustar.
Pensamento de engenharia
Em contextos reais com recursos limitados e restrições, percorrem o caminho completo da necessidade à concretização. Aprendem a fazer trade-offs, a diagnosticar problemas e a iterar de forma contínua, construindo capacidade de prática de engenharia para resolver problemas reais de forma sistemática.
Pensamento computacional
Decompõem problemas complexos em módulos tratáveis, abstraem elementos centrais, identificam padrões repetidos e concebem fluxos de tratamento. Transformam juízos intuitivos em passos estruturados de resolução, formando o modo de pensar decompor → abstrair → resolver.
Pensamento de design
Partem da perspetiva do utilizador, compreendem necessidades reais por empatia e não se prendem a soluções existentes. Vivem o ciclo completo conceber → validar → feedback → iterar, construindo capacidade de design centrada nas pessoas e de melhoria contínua.
Compreensão cultural
Na evolução da mecânica à robótica inteligente, compreendem como as ferramentas estendem as capacidades humanas. Na divulgação de conhecimento e na prática de projetos, constroem um quadro cognitivo da relação entre tecnologia e sociedade.
Comunicação e colaboração
Em tarefas de equipa, expressam pontos de vista com clareza, compreendem com precisão a intenção dos outros e alternam papéis com flexibilidade. Buscam consenso na divisão de trabalho e transformam o contributo individual em resultado coletivo.
Pensamento crítico e inovação
Transferem métodos já dominados para novos contextos e fazem crescer novas soluções sobre o existente. Mantêm escrutínio independente sobre o output técnico e, no juízo racional, procuram caminhos para além do convencional.
Vantagens do curso
Fusão software–hardware
A programação Python e o hardware do robô interagem em tempo real: o resultado do código aparece de imediato como ação do robô — a programação passa a ter resposta no mundo físico.
Colaboração multi-robô
Comunicação em rede e tarefas colaborativas entre vários robôs: do controlo de um ao despacho de vários, o horizonte da programação alarga-se do indivíduo ao sistema.
Profundidade cognitiva
O mesmo robô cobre múltiplos cenários de visão por IA — da perceção ao reconhecimento e à decisão, a cognição aprofunda-se camada a camada; o hardware mantém-se, a capacidade sobe.
Crescimento em degraus
Do controlo básico às aplicações inteligentes, o conteúdo avança por camadas; cada passo é extensão natural do anterior, com transição suave.
Na sala de aula
Sinta aulas vivas e acompanhe o crescimento das crianças
▶
📋 Exemplos de aulas (aulas experimentais)
1
Aula 1: Movimento de translação do robô
Experiência gratuita
2
Aula 2: Reconhecimento de etiquetas
Experiência gratuita