Schița de curs

Săptămâna 01

Introducere

    Ce face ca un robot să fie inteligent?

Roboți fizici vs. roboți virtuali

    Smart Robots, Mașini inteligente, Mașini sensibile și Robotic Process Automation (RPA), etc.

Rolul inteligenței artificiale (AI) în Robotics

    Dincolo de "if-then-else" și de mașina de învățare Algoritmii din spatele inteligenței artificiale Învățarea automată, viziunea computerizată, procesarea limbajului natural (NLP) etc. Robotica cognitivă

Rolul Big Data în Robotics

    Luarea deciziilor pe baza datelor și a modelelor

Norul și Robotics

    Corelarea roboticii cu IT Construirea unor roboți mai funcționali care să acceseze mai multe informații și să colaboreze.

Studiu de caz: Roboți industriali

    Roboți mecanici Baxter
Roboți în instalațiile nucleare Detectarea și protecția împotriva radiațiilor
  • Roboți în domeniul nuclear Reactors Detectarea și protecția împotriva radiațiilor
  • Componentele hardware ale unui robot
  • Motoare, senzori, microcontrolere, camere de luat vederi etc.
  • Element comune ale roboților

      Viziune artificială, recunoaștere vocală, sinteză vocală, detectarea proximității, detectarea presiunii etc.

    Cadre de dezvoltare pentru Programming un robot

      Cadre cu sursă deschisă și comerciale Sistemul de operare pentru roboți (ROS) Arhitectură: spațiu de lucru, subiecte, mesaje, servicii, noduri, actionlibs, instrumente etc.

    Limbi pentru Programming a Robot

      C++ pentru controlul de nivel scăzut Python pentru orchestrare Programarea ROS nodurilor în Python și C ++. Alte limbaje

    Instrumente pentru simularea unui robot fizic

      Software de simulare și vizualizare 3D comercial și open source

     

      Săptămâna 02

    Pregătirea mediului de dezvoltare

    Instalarea și configurarea software-ului Pachete și utilitare utile

    Studiu de caz: Roboți mecanici mecanici

      Roboți în domeniul tehnologiei nucleare Roboți în sistemele de mediu

    Programming Robotul

      Programarea unui nod în Python și C ++ Înțelegerea ROS nodului Mesaje și subiecte în ROS Paradigma publicării / abonamentului Proiect: Bump &; Go cu un robot real Rezolvarea problemelor Simulare de roboți cu Gazebo / ROS Cadre în ROS și modificări de referință Prelucrarea informațiilor 2D ale camerelor de luat vederi cu OpenCV Prelucrarea informațiilor unui laser Proiect: Urmărirea sigură a obiectelor în funcție de 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: Search pentru obiecte din mediul înconjurător Rezolvarea problemelor

    Programming Robotul (Continuare...)

      ActionLib Speech Recognition și Speech Generation Controlul brațelor robotice cu MoveIt! Controlul gâtului robotic pentru viziune activă Proiect: Căutarea și colectarea de obiecte Rezolvarea problemelor

    Testarea robotului dvs.

      Testarea unitară

     

      Săptămâna 04

    Extinderea capacităților unui robot cu Deep Learning

    Percepție - vedere, audio și haptică Reprezentarea cunoștințelor Recunoașterea vocii prin NLP (procesarea limbajului natural) Computer viziune

    Curs accelerat în Deep Learning

      Artificiale Neural Networks (RNA) Artificiale Neural Networks vs. biologice Neural Networks Cu reacție directă Neural Networks Funcții de activare Formare Artificială Neural Networks

    Curs accelerat de Deep Learning (Continuare...)

      Deep Learning Modele Rețele convoluționale și rețele recurente

    Convoluționale Neural Networks (CNN sau ConvNets) Strat de convoluție

       Strat de punere în comun
     Arhitectura convoluțională Neural Networks Arhitectură
  •  
  • Săptămâna 05
  • Curs accelerat de Deep Learning (Continuare...)
  • Recurent Neural Networks (RNN) Formarea unei RNN Stabilizarea gradienților în timpul formării Rețele de memorie pe termen scurt

    Platforme de învățare profundă și biblioteci de software Învățare profundă în ROS

    Utilizarea Big Data în robotul dumneavoastră

      Concepte de date mari Abordări ale analizei 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 unor seturi 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, senzori vizuali, tactili și alte modalități
  • Înțelegerea datelor senzoriale (buclă simț-plan-acțiune)

      Exercițiu: Capturarea datelor în flux

    Programming un robot autonom de învățare profundă

      Deep Learning componentele robotului Configurarea simulatorului de robot Rularea unei rețele neuronale accelerate CUDA cu Cafe Rezolvarea problemelor
     
  • Săptămâna 06
  • Programming un robot autonom de învățare profundă (Continuare...)
  • Recunoașterea obiectelor din fotografii sau fluxuri video Activarea viziunii computerizate cu OpenCV Rezolvarea problemelor

      Analiza datelor

    Utilizarea robotului pentru a colecta și organiza noi date Instrumente și procese pentru a da sens datelor

    Implementarea unui robot

    Tranziția 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 de a vizualiza și fura date sensibile

      Construirea unui robot în colaborare

    Construirea unui robot în cloud Alăturați-vă comunității de robotică

      Viitorul Outlook pentru roboți în domeniul științei și energiei

    Rezumat și concluzii

    Cerințe

    • Experiență de programare în C sau C++
    • Experiență de programare în Python (utilă, dar nu necesară; poate fi predată ca parte a cursului)
    • .
    • Experiență cu linia de comandă Linux
    • .

    Audiență

    • Dezvoltatorii
    • Inginerii
    • Științifici
    • Tehnicieni
      120 ore
     

    Numărul de participanți


    Dată început

    Dată sfârșit


    Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
    Open Training Courses require 5+ participants.

    Mărturii (1)

    Cursuri înrudite

    Smart Robots for Developers

      84 ore

    Categorii înrudite