Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Săptămâna 01
Introducere
- Ce face un robot inteligent?
Roboți fizici vs. roboți virtuali
- Smart Robots, Mașini inteligente, Mașini sensibile și Robotic Process Automation (RPA), etc.
Rolul lui Artificial Intelligence (AI) în Robotics
- Dincolo de "if-then-else" și de mașina de învățare
- Algoritmii din spatele IA
- Învățarea automată, vederea pe calculator, prelucrarea limbajului natural (NLP) etc.
- Robotica cognitivă
Rolul lui Big Data în Robotics
- Luarea deciziilor bazată pe date și modele
Cloud-ul și Robotics
- Corelarea roboticii cu IT
- Construirea unor roboți mai funcționali care accesează mai multe informații și colaborează
Studiu de caz: Roboți industriali
- Roboți mecanici
- Baxter
- Roboți în instalațiile nucleare
- Detectarea și protecția împotriva radiațiilor
- Roboți în Reactorile nucleare
- Detectarea și protecția împotriva radiațiilor
Componentele hardware ale unui robot
- Motoare, senzori, microcontrolere, camere, etc.
Elements comune ale roboților
- Viziune artificială, recunoaștere vocală, sinteză vocală, detectare a proximității, detectare a presiunii etc.
Cadre de dezvoltare pentru Programming un robot
- Cadre comerciale și cu sursă deschisă
- Sistemul de operare al robotului (ROS)
- Arhitectură: spațiu de lucru, subiecte, mesaje, servicii, noduri, actionlibs, instrumente etc.
Languages pentru Programming un robot
- C++ pentru controlul la nivel scăzut
- Python pentru orchestrare
- Programming ROS noduri în Python și C ++
- Alte limbaje
Instrumente pentru simularea unui robot fizic
- Software comercial și open source de simulare și vizualizare 3D
Săptămâna 02
Pregătirea mediului de dezvoltare
- Instalarea și configurarea software-ului
- Pachete și utilități utile
Studiu de caz: Roboți mecanici
- Roboți în domeniul tehnologiei nucleare
- Roboți în sistemele de mediu
Programming Robotul
- Programming un nod în Python și C ++
- Înțelegerea nodului ROS
- Mesaje și subiecte în ROS
- Paradigma publicării / abonării
- Proiect: Bump & Go cu robot real
- Rezolvarea problemelor
- Simulare de roboți cu Gazebo / ROS
- Cadre în ROS și schimbări de referință
- Procesarea informațiilor 2D ale camerelor cu OpenCV
- Procesarea informațiilor unui laser
- Proiect: Urmărirea în siguranță a obiectelor prin culoare
- Rezolvarea problemelor
Săptămâna 03
Programming Robotul (continuare...)
- Servicii în ROS
- Prelucrarea informațiilor 3D ale senzorilor RGB-D cu PCL
- Hărți și navigație cu ROS
- Proiect: Căutarea de obiecte în mediul înconjurător
- Depanarea
Programming Robotul (continuare...)
- ActionLib
- Speech Recognition și generarea vorbirii
- Controlul brațelor robotice cu MoveIt!
- Controlul gâtului robotic pentru viziune activă
- Proiect: Căutarea și colectarea de obiecte
- Rezolvarea problemelor
Testarea robotului dvs.
- Testarea unității
Săptămâna 04
Extinderea capacităților unui robot cu Deep Learning
- Percepția - viziune, audio și haptică
- Reprezentarea cunoștințelor
- Recunoașterea vocii prin NLP (procesarea limbajului natural)
- Viziune computerizată
Curs intensiv în Deep Learning
- Artificiale Neural Networks (RNA)
- Artificiale Neural Networks vs. Biologice Neural Networks
- Feedforward Neural Networks
- Funcții de activare
- Formare Neural Networks artificială
Curs intensiv în Deep Learning (Continuare...)
- Modele Deep Learning
- Rețele convoluționale și rețele recurente
- Convoluționale Neural Networks (CNN sau ConvNets)
- Strat de convoluție
- Strat Pooling
- Arhitectura convoluțională Neural Networks
Săptămâna 05
Curs intensiv în Deep Learning (continuare...)
- Recurentă Neural Networks (RNN)
- Formarea unei RNN
- Stabilizarea gradienților în timpul formării
- Rețele de memorie pe termen lung și scurt
- Deep Learning Platforme și biblioteci software
- Deep Learning în ROS
Utilizarea Big Data în robotul dumneavoastră
- Concepte Big Data
- Abordări pentru analiza datelor
- Instrumente Big Data
- Recunoașterea modelelor în date
- Exercițiu: NLP și Computer Vision pe seturi mari de date
Utilizarea Big Data în robotul dumneavoastră (continuare...)
- Prelucrarea distribuită a seturilor mari de date
- Coexistența și fertilizarea încrucișată a Big Data și Robotics
- Robotul ca generator de date
- Senzori de măsurare a distanței, senzori de poziție, vizuali, tactili și alte modalități
- Oferirea de sens datelor senzoriale (bucla sens-plan-acțiune)
- Exercițiu: Captarea fluxului de date
Programming un robot Deep Learning autonom
- Deep Learning componente ale robotului
- Configurarea simulatorului de robot
- Rularea unei rețele neuronale accelerate CUDA cu Cafe
- Rezolvarea problemelor
Săptămâna 06
Programming un robot autonom Deep Learning (continuare...)
- Recunoașterea obiectelor în fotografii sau fluxuri video
- Activarea viziunii computerizate cu OpenCV
- Rezolvarea problemelor
Analiza datelor
- Utilizarea robotului pentru colectarea și organizarea de noi date
- Instrumente și procese pentru a da sens datelor
Implementarea unui robot
- Trecerea unui robot simulat la hardware fizic
- Implementarea robotului în lumea fizică
- Monitorizarea și întreținerea roboților pe teren
Securizarea robotului dvs.
- Prevenirea manipulării neautorizate
- Împiedicarea hackerilor să vizualizeze și să fure date sensibile
Construirea unui robot în colaborare
- Construirea unui robot în cloud
- Intrarea în comunitatea robotică
Viitor Outlook pentru roboți în domeniul științei și energiei
Rezumat și concluzie
Cerințe
- Programming experiență în C sau C++
- Programming experiență în Python (utilă, dar nu necesară; poate fi predată ca parte a cursului)
- Experiență cu Linux linie de comandă
Public
- Dezvoltatori
- Ingineri
- Oamenii de știință
- Tehnicienii
120 ore
Mărturii (1)
I feel I get the core skills I need to understand how the ROS fits together, and how to structure projects in it.
