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
Roboți de serviciu personal Roboți domestici care asistă persoanele în vârstă, mașini inteligente care se conduc singure
  • Roboți de serviciu profesional Roboți agricoli în operațiuni cu jurnal
  • Componentele hardware ale unui robot inteligent
  • Motoare, senzori, microcontrolere, camere, etc.
  • 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
    Convoluțional Neural Networks Arhitectură
  • Secțiunea 03
  • Ziua 07 Curs intensiv în Deep Learning (Continuare...)
  • Recurente Neural Networks (RNN) Antrenarea unui RNN Stabilizarea gradienților în timpul antrenamentului Rețele de memorie pe termen scurt
  • 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
    Ziua 09 Utilizarea Big Data în robotul tău inteligent (Continuare...)
  • Procesarea distribuită a seturilor mari de date Coexistența și fertilizarea încrucișată a Big Data și Robotics Robotul inteligent ca generator de date Senzori de măsurare a intervalului, senzori de poziție, vizuali, tactili și alte modalități
  • Înțelegerea datelor senzoriale (bucla simț-plan-act)

      Exercițiu: Capturarea datelor în flux

     

      Secțiunea 04
    Ziua 10 Programming un robot inteligent autonom pentru învățare profundă
  • Deep Learning Componente robot Configurarea simulatorului de robot Rularea unei rețele neuronale accelerate de CUDA cu Cafe Troubleshooting
  • Ziua 11 Programming un robot inteligent autonom pentru învățare profundă (Continuare...)
  • 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
     84 ore

    Numărul de participanți


    Pret per participant

    Mărturii (1)

    Upcoming Courses

    Categorii înrudite