Intrati in legatura

Schița de curs

Săptămâna 01

Introducere

  • Ce face un robot inteligent?

Roboți Fizici vs Virtuali

  • Roboți Inteligenti, Mașini Inteligente, Mașini Senziente și Automatizare a Proceselor Robotice (RPA), etc.

Rolul Inteligenței Artificiale (AI) în Robotică

  • Dincolo de "if-then-else" și mașina de învățare
  • Algoritmii din spatele AI
  • Învățare automată, viziune computerizată, procesare naturală a limbajului (NLP), etc.
  • Robotică cognitivă

Rolul Big Data în Robotică

  • Luarea deciziilor bazate pe date și modele

Cloud și Robotică

  • Legătura dintre robotică și IT
  • Construirea de roboți mai funcționali care accesează mai multe informații și colaborează

Studiu de Caz: Roboți Industriali

  • Roboți Mecanici
    • Baxter
  • Roboți în Facilități Nucleare
    • Detectarea și protecția împotriva radiațiilor
  • Roboți în Reactoare Nucleare
    • Detectarea și protecția împotriva radiațiilor

Componente Hardware ale unui Robot

  • Motoare, senzori, microcontrolere, camere, etc.

Elemente Comune ale Roboților

  • Viziune mașină, recunoaștere vocală, sinteză vocală, senzori de proximitate, senzori de presiune, etc.

Cadre de Dezvoltare pentru Programarea unui Robot

  • Cadre open source și comerciale
  • Robot Operating System (ROS)
    • Arhitectură: spațiu de lucru, subiecte, mesaje, servicii, noduri, actionlibs, unelte, etc.

Limbaje pentru Programarea unui Robot

  • C++ pentru control de nivel scăzut
  • Python pentru orchestratie
  • Programarea nodurilor ROS în Python și C ++
  • Alte limbaje

Unelte pentru Simularea unui Robot Fizic

  • Software comercial și open source pentru simulare și vizualizare 3D

Săptămâna 02

Pregătirea Mediului de Dezvoltare

  • Instalarea și configurarea software-ului
  • Pachete și utilitare utile

Studiu de Caz: Roboți Mecanici

  • Roboți în domeniul tehnologiei nucleare
  • Roboți în sisteme de mediu

Programarea Robotului

  • Programarea unui nod în Python și C ++
  • Înțelegerea nodului ROS
  • Mesaje și subiecte în ROS
  • Paradigma publicare / abonare
  • Proiect: Bump & Go cu robot real
  • Depanare
  • Simularea roboților cu Gazebo / ROS
  • Cadre în ROS și schimbări de referință
  • Procesarea informațiilor 2D de la camere cu OpenCV
  • Procesarea informațiilor de la un laser
  • Proiect: Urmărirea sigură a obiectelor după culoare
  • Depanare

Săptămâna 03

Programarea Robotului (Continuare...)

  • Servicii în ROS
  • Procesarea informațiilor 3D de la senzori RGB-D cu PCL
  • Hărți și Navigare cu ROS
  • Proiect: Căutarea obiectelor în mediul înconjurător
  • Depanare

Programarea Robotului (Continuare...)

  • ActionLib
  • Recunoaștere și Generare de Vorbire
  • Controlul brațelor robotice cu MoveIt!
  • Controlul gâtului robotic pentru viziune activă
  • Proiect: Căutarea și colectarea obiectelor
  • Depanare

Testarea Robotului Tău

  • Testare unitară

Săptămâna 04

Extinderea Capabilităților unui Robot cu Învățare Profundă

  • Percepție -- viziune, audio și haptică
  • Reprezentarea cunoștințelor
  • Recunoașterea vocală prin NLP (procesare naturală a limbajului)
  • Viziune computerizată

Curs Accelerat în Învățare Profundă

  • Rețele Neuronale Artificiale (ANNs)
  • Rețele Neuronale Artificiale vs. Rețele Neuronale Biologice
  • Rețele Neuronale Feedforward
  • Funcții de Activare
  • Antrenarea Rețelelor Neuronale Artificiale

Curs Accelerat în Învățare Profundă (Continuare...)

  • Modele de Învățare Profundă
    • Rețele Convoluționale și Rețele Recurente
  • Rețele Neuronale Convoluționale (CNNs sau ConvNets)
    • Strat Convoluțional
    • Strat de Pooling
    • Arhitectura Rețelelor Neuronale Convoluționale

Săptămâna 05

Curs Accelerat în Învățare Profundă (Continuare...)

  • Rețele Neuronale Recurente (RNN)
    • Antrenarea unei RNN
    • Stabilizarea gradientelor în timpul antrenării
    • Rețele cu Memorie Pe Termen Lung
  • Platforme și Biblioteci Software pentru Învățare Profundă
    • Învățare Profundă în ROS

Utilizarea Big Data în Robotul Tău

  • Concepte de Big Data
  • Abordări ale analizei datelor
  • Instrumente de Big Data
  • Recunoașterea modelelor în date
  • Exercițiu: NLP și Viziune Computerizată pe seturi mari de date

Utilizarea Big Data în Robotul Tău (Continuare...)

  • Procesarea distribuită a seturilor mari de date
  • Coexistența și fertilizarea încrucișată a Big Data și Roboticii
  • Robotul ca generator de date
    • Senzori de măsurare a distanței, poziție, senzori vizuali, tactili și alte modalități
  • Înțelegerea datelor senzoriale (bucla sense-plan-act)
  • Exercițiu: Captarea datelor în flux

Programarea unui Robot Autonom cu Învățare Profundă

  • Componente ale unui Robot cu Învățare Profundă
  • Configurarea simulatorului de robot
  • Rularea unei rețele neuronale accelerate CUDA cu Cafe
  • Depanare

Săptămâna 06

Programarea unui Robot Autonom cu Învățare Profundă (Continuare...)

  • Recunoașterea obiectelor în fotografii sau fluxuri video
  • Activarea viziunii computerizate cu OpenCV
  • Depanare

Analiza Datelor

  • Utilizarea robotului pentru colectarea și organizarea de noi date
  • Instrumente și procese pentru înțelegerea datelor

Lansarea unui Robot

  • Tranziția de la un robot simulat la hardware fizic
  • Lansarea robotului în lumea fizică
  • Monitorizarea și întreținerea roboților în teren

Securizarea Robotului Tău

  • Prevenirea manipulării neautorizate
  • Prevenirea hackerilor de a vizualiza și fura date sensibile

Construirea unui Robot În Mod Colaborativ

  • Construirea unui robot în cloud
  • Alăturarea comunității de robotică

Perspective Viitoare pentru Roboți în Domeniul Științei și Energiei

Rezumat și Concluzie

Cerințe

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

Publicul țintă

  • Dezvoltatori
  • Ingineri
  • Oameni de știință
  • Tehnicieni
 120 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (2)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite