Schița de curs
Secțiunea 01
Ziua 01 Introducere
- Ce face un robot inteligent inteligent?
Fizic vs Virtual Smart Robots
- Smart Robots, Mașini inteligente, Mașini Sentient și Automatizare Robotică a Proceselor (RPA), etc.
Rolul inteligenței artificiale (AI) în Smart Robots
- Dincolo de „dacă-atunci-altfel” și mașina de învățare Algoritmii din spatele AI AI în Smart Robots: învățarea automată, viziunea computerizată, procesarea limbajului natural (NLP), etc. Robotică cognitivă
Rolul datelor mari în Smart Robots
- Luarea deciziilor bazată pe date și modele
Norul și Smart Robots
- Conectarea roboticii cu IT Construirea de roboți mai funcționali care accesează mai multe informații și colaborează
Studiu de caz: mecanic Smart Robots
- Industrial Smart Robots Baxter
Elemente comune ale Smart Robots
- Viziunea artificială, recunoașterea vocii, sinteza vorbirii, detectarea de proximitate, detectarea presiunii etc.
Cadre de dezvoltare pentru Programming un robot inteligent
- Open source și cadre comerciale Sistem de operare robot (ROS) Arhitectură: spațiu de lucru, subiecte, mesaje, servicii, noduri, acțiuni, instrumente etc.
Limbi pentru Programming un robot inteligent
- C++ pentru controlul la nivel scăzut Python pentru orchestrare Programare ROS noduri în Python și C++ Alte limbaje
Instrumente pentru simularea unui robot fizic inteligent
- Software comercial și open source de simulare și vizualizare 3D
Pregătirea mediului de dezvoltare
- Instalare și configurare software Pachete și utilitare utile
Ziua 02 Programming Robotul inteligent
- Programarea unui nod în Python și C++ Înțelegerea nodului ROS Mesaje și subiecte în ROS Publicare/paradigma abonamentului Proiect: Bump & Go cu robot real Depanare Simularea roboților cu Gazebo / ROS Cadre în ROS și referință modificări procesarea informațiilor 2D a camerelor cu OpenCV Procesarea informațiilor unui laser Proiect: Urmărirea în siguranță a obiectelor după culoare Depanare
Ziua 03 Programming Robotul inteligent (Continuare...)
- Servicii în ROS Procesarea informațiilor 3D a senzorilor RGB-D cu Hărți PCL și Navigare cu Proiect ROS: Search pentru obiecte din mediu Depanare
- Secțiunea 02
Ziua 04 Programming Robotul inteligent (Continuare...)
ActionLib Speech Recognition și Speech Generation Controlul brațelor robotizate cu MoveIt! Controlul gâtului robotizat pentru viziune activă Proiect: Căutare și colectare de obiecte Depanare
Testarea robotului tău inteligent
- Testarea unitară
Ziua 05 Extinderea capacităților unui robot inteligent cu Deep Learning
- Percepție -- viziune, audio și haptică Reprezentarea cunoștințelor Recunoașterea vocii prin NLP (procesarea limbajului natural) Computer viziune
Curs intensiv în Deep Learning
- Artificial Neural Networks (ANN-uri) Artificial Neural Networks vs. biologic Neural Networks Feedforward Neural Networks Funcții de activare Antrenament Artificial Neural Networks
Ziua 06 Curs intensiv în Deep Learning (Continuare...)
- Deep Learning Modele rețele convoluționale și rețele recurente
Convoluțional Neural Networks (CNN-uri sau ConvNets) Strat de convoluție
- Stratul de pooling
Platforme de învățare profundă și biblioteci de software Învățare profundă în ROS
Ziua 08 Utilizarea Big Data în robotul tău inteligent
- Concepte de date mari Abordări ale analizei datelor Instrumente de date mari Recunoașterea tiparelor în date Exercițiu: NLP și Computer Vision pe seturi mari de date
Înțelegerea datelor senzoriale (bucla simț-plan-act)
- Exercițiu: Capturarea datelor în flux
- Secțiunea 04
Recunoașterea obiectelor din fotografii sau fluxuri video Activarea vederii computerizate cu OpenCV Depanare
Analiza datelor din ziua 12
Utilizarea robotului inteligent pentru a colecta și organiza date noi
- Construirea unui robot inteligent în colaborare
Implementarea robotului tău inteligent pe hardware fizic
- Monitorizare și service Smart Robots în teren
Asigurați-vă robotul
- Prevenirea falsificării neautorizate Prevenirea hackerilor să vadă și să fure date sensibile de afaceri (card de credit, informații despre angajați etc.)
Aderarea la Robotics Comunitate
Perspective viitoare pentru Smart Robots
Observații de încheiere
Cerințe
- Experiență de programare în C++
- Experiență de programare în Python .
- Experiență cu linia de comandă Linux
Mărturii (1)
de fiecare dată când nu eram sigur de un exercițiu, antrenorul mi-a explicat în mai multe moduri, până când am înțeles.
Oncel Seleamet - IRROM Industrie
Curs - PLC Ladder Programming
Tradus de catre o masina