Данная работа представляет собой исследование современных алгоритмов глубокого обучения, применяемых в системах визуального распознавания для робототехнических систем. Глубокое обучение предоставляет новые возможности для обработки и анализа изображений с использованием многоуровневых нейронных сетей, таких как сверточные нейронные сети (CNN). Эти технологии позволяют робототехническим устройствам улучшать точность распознавания объектов, автоматизацию решений и их взаимодействие с окружающей средой.
