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
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
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
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
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
Mărturii (1)
Good conceptual explanations followed by good example exercises