從零開始打造你的 ChatGPT 控制的 AI 無人機（2025 年）

以正確的方式建造和學習 LLM ( Large Language Model，大語言模型 l )控制的無人機：更快、更聰明、更好

從這 2 小時的課程，你會學到

精通 AirSim 模擬環境，並使用 Python 建構具有逼真物理效果、先進感測器和自主任務編程功能的客製化虛擬無人機。
配置 Pixhawk 飛控並與遙控系統整合，包括 SBUS/PWM 協定、QGroundControl 設定、飛行模式和 GPS 導航。
實現專業的感測器融合系統，結合攝影機、雷射雷達( LiDAR，Light Detection and Ranging )和慣性測量單元 ( IMU，Inertial Measurement Unit ) 數據，實現智慧避障和自主導航任務。
使用 Claude API 整合建置和部署 LLM AI 控制的無人機系統，實現即時決策、安全監控和自主飛行。
培養系統架構思維和專業的程式碼分析技能，用於設計多組件 AI 機器人系統。

學習如何建構能夠思考和決策的 AI 無人機－利用大型語言模型( LLM )實現自主飛行控制

大家好！我很高興與大家分享一些真正獨特的內容。在無人機和人工智慧系統領域工作了十年之後，我創建了這門我認為是首個教你如何將大型語言模型與真實無人機硬體整合的課程。

這並非普通的「無人機飛行教學」。我們將建構能夠分析情況、做出決策並利用人工智慧自主控制飛行的智慧系統。

你將學到什麼：

我們將從無人機基礎知識入手，因為你需要了解硬體才能對其進行智慧控制。你將學習馬達、飛行控制器以及使飛行成為可能的物理原理。

然後，我們將深入學習微軟 AirSim，你將在其中安全地建造和測試虛擬無人機。沒有碰撞，沒有零件損壞 — 只有純粹的學習。你將使用 Python 編寫自主任務程序，並了解專業模擬是如何運作的。

真正的精彩之處在於硬體整合。你將配置實際的 Pixhawk 飛控，設定使用不同協定的遙控系統，並整合感測器。所有組件將連接成一個可運作的系統。

最後，我們將實現 LLM 控制。你的無人機將接收感測器數據，並將其發送到 AI 系統（ChatGPT、Claude 或 Gemini，任你選擇），然後根據 AI 的分析結果執行智慧飛行決策。這絕對是尖端技術。

我為什麼這樣教學：

您無需觀看我幾個小時地編寫程式碼，而是可以看到完整的、可運行的系統，以及對其架構的詳細解釋。這才是專業人士的學習方式──透過分析現有的實現方案，並理解背後的工程決策。

您將獲得全面的 PDF 資源，其中包含所有程式碼、設定指南和技術細節，方便您自行實現所有內容。影片著重於概念和架構，而資源則提供實際的實作細節。

適合人群：

希望進入機器人和人工智慧應用領域的軟體工程師。正在尋找高級作品集專案的工程專業學生。正在為公司探索無人機技術的技術專業人士。任何具備程式設計經驗並準備好應對複雜實際系統的人均可參加。

本課程不包含：

僅 LLM 整合一項技術，就代表了企業正在積極尋求的技術。您不僅將了解如何實現它，還將了解其架構背後的原因以及如何將其應用於不同的場景。

基礎飛行教程、循序漸進的編碼課程或玩具等級的專案。這是為希望培養真正能力的人士提供的專業級教育。

準備好打造真正智慧的飛行器了嗎？本課程將帶您一步步實現目標，每次學習一個系統。

擁有兩年以上經驗的軟體工程師，希望轉型進入機器人、人工智慧應用或自主系統開發領域。您擁有紮實的程式設計基礎，但渴望獲得硬體整合和實際人工智慧部署的實務經驗。
電腦科學、電機工程或航空航天專業的工程系學生（大三/大四/研究生），需要高級專案來豐富作品集、論文或求職面試經驗。您熟悉技術概念，並希望掌握雇主真正看重的產業相關技能。
擁有程式設計背景的資深技術愛好者，渴望掌握專業級無人機系統，而非玩具四軸飛行器。您已準備好投入時間學習複雜的技術概念並建立真正的能力。