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# Robotics + AI Learning Roadmap
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Dieses Repository ist als praktischer Lernpfad gedacht, um von 0 zu einem kleinen AI-Robotik-Assistenten zu kommen.
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Zielbild:
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- Du kannst mit dem System sprechen.
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- Es versteht Sprache über Speech-to-Text.
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- Es antwortet über Text-to-Speech.
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- Es kann Tools/Aktionen ausführen.
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- Es kann über eine Kamera Personen erkennen/zählen.
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- Es kann einen kleinen Servo-Kopf bewegen.
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- Später kann es über ROS2 strukturiert erweitert werden.
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## Lernphasen
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1. `01-ai-agent-basics` - LLMs, Tool Calling, einfache Agenten
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2. `02-voice-interface` - Mikrofon, Whisper, TTS
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3. `03-computer-vision` - Kamera, OpenCV, Personenerkennung
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4. `04-face-recognition` - bekannte Personen erkennen
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5. `05-robot-motion` - Servos, PWM, Pan-Tilt-Kopf
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6. `06-system-architecture` - Services, APIs, Events, Rust/Python-Aufteilung
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7. `07-ros2-basics` - ROS2 verstehen und einfache Nodes bauen
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8. `08-final-project` - sprechender Roboterkopf als integriertes Projekt
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## Empfohlene Arbeitsweise
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Arbeite die Aufgaben nicht nur lesend durch. Jede Markdown-Datei enthält ein kleines Ergebnis, das du wirklich bauen solltest.
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Pro Aufgabe:
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1. Ziel lesen
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2. Mini-Projekt bauen
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3. Erkenntnisse notieren
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4. Optional: Erweiterung umsetzen
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## Tech-Empfehlung
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Für den Anfang:
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- Python für AI, Whisper, OpenCV, YOLO
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- Rust für Backend-/Service-Logik, APIs, Orchestrierung
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- Raspberry Pi 5 oder normaler Linux-PC für frühe Tests
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- USB-Kamera, USB-Mikrofon, Lautsprecher
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- später: PCA9685 Servo-Controller oder direkt GPIO/PWM
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## Wichtig
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Nicht direkt mit einem fahrenden Roboter anfangen. Baue zuerst einen sprechenden, sehenden und beweglichen Roboterkopf. Das reduziert die Komplexität massiv. |