Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Săptămâna 01
Introducere
- Ce face un robot să fie inteligent?
Roboți fizici vs virtuale
- Roți inteligenți, mașini inteligențe, sisteme consciente și automatizare a proceselor robotice (RPA), etc.
Rolul Inteligenței Artificiale (IA) în Robotică
- Mute din "dacă-în caz contrar" și mașina de învățare
- Algoritmuluri din spatele IA
- Învățarea automată, viziunea computerizată, procesarea limbajului natural (NLP), etc.
- Robotică cognitivă
Rolul Big Data în Robotică
- Luarea deciziilor bazată pe date și modele
Cloud-ul și Robotică
- Legarea roboticilor cu IT
- Construirea de roți mai funcționale care accesează mai multe informații și colaborează
Studiu de caz: Roboți industriale
- Roți mecanice
- Baxter
- Roboți în facilitățile nucleare
- Detectarea și protecția împotriva radiatiei
- Roți în reactorii nucleari
- Detectarea și protecția împotriva radiatiei
Componentele Hardware ale unui Robot
- Motoare, senzori, microcontrolere, camere, etc.
Elemente comune ale roților
- Viziunea mașină, recunoașterea vocalelor, sinteza vorbirii, senzorizarea de apropiere, senzorizarea presiunii, etc.
Cadrul de Dezvoltare pentru Programarea unui Robot
- Cadre open source și comerciale
- Sistemul de Operare a Robotului (ROS)
- Arhitectură: spațiul de lucru, topicuri, mesaje, servicii, noduri, actionlibs, instrumente, etc.
Limbaje pentru Programarea unui Robot
- C++ pentru control la nivel scăzut
- Python pentru orchestrare
- Programarea nodurilor ROS în Python și C++
- Alte limbaje
Instrumente pentru Simularea unui Robot Fizic
- Software comercial și open source de simulare 3D și vizualizare
Săptămâna 02
Prepararea Medii de Dezvoltare
- Instalarea și configurarea software-ului
- Pachete utile și utilități
Studiu de caz: Roți mecanice
- Roboți în domeniul tehnologiei nucleare
- Roboți în sistemele de mediu
Programarea Robotului
- Programarea unui nod în Python și C++
- Înțelegerea nodurilor ROS
- Mesaje și topicuri în ROS
- Paradigma de publicare/abonament
- Proiect: Bump & Go cu robot real
- Rezolvarea problemelor
- Simularea roților cu Gazebo / ROS
- Frame-uri în ROS și modificări de referință
- Procesarea informațiilor 2D a camerelor cu OpenCV
- Procesarea informațiilor unui laser
- Proiect: urmărirea sigură de obiecte prin culoare
- Rezolvarea problemelor
Săptămâna 03
Programarea Robotului (Continuare...)
- Serviciile în ROS
- Procesarea informațiilor 3D a senzorilor RGB-D cu PCL
- Hărți și navigare cu ROS
- Proiect: căutarea de obiecte în mediu
- Rezolvarea problemelor
Programarea Robotului (Continuare...)
- ActionLib
- Recunoașterea vocalelor și generarea vorbirii
- Controlul brațului robotice cu MoveIt!
- Controlul coloanei robotice pentru viziune activă
- Proiect: căutare și colectarea de obiecte
- Rezolvarea problemelor
Testarea Robotului
- Testarea unităților
Săptămâna 04
Extinderea Capacităților unui Robot cu Aprenderea Profundă
- Percepția -- viziune, audio și haptics
- Reprezentarea cunoașterii
- Recunoașterea vocalelor prin NLP (procesarea limbajului natural)
- Viziunea computerizată
Curs Rapid de Aprendere Profundă
- Rețele neuronale artificiale (ANs)
- AN-uri vs. rețele neuronale biologice
- Rețele neuronale feedforward
- Funcțiile de activare
- Antrenarea rețelelor neuronale artificiale
Curs Rapid de Aprendere Profundă (Continuare...)
- Modele de Aprendere Profundă
- Rețele convolutionale și rețele recurente
- Rețele neuronale convolutionale (CNN sau ConvNets)
- Literatura de convoluție
- Literatura de împărțire
- Arhitectura CNN-uri
Săptămâna 05
Curs Rapid de Aprendere Profundă (Continuare...)
- Rețele neuronale recurente (RNN)
- Antrenarea unei RNN
- Stabilizarea gradientelor în timpul antrenării
- Modele de memorie lungă termen și scurt termen
- Platforme și biblioteci software pentru Aprenderea Profundă
- Aprenderea Profundă în ROS
Utilizarea Big Data în Robotul tău
- Concepte de Big Data
- Abordări pentru analiza datelor
- Instrumentele Big Data
- Recunoașterea modelelor în datele
- 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 reciprocă a Big Data și Robotică
- Robotul ca generatoare de date
- Senzori pentru măsurarea distanței, poziție, viziune, senzori tactili și alte modalități
- Interpretarea datelor de senzor (ciclul de senzor-plan-acțiune)
- Exercițiu: Capturarea datelor în timp real
Programarea unui Robot Autonom cu Aprendere Profundă
- Componentele robotului cu Aprendere Profundă
- Configurarea simulatorului de robot
- Executarea unei rețele neuronale cu Cafe accelerată cu CUDA
- Rezolvarea problemelor
Săptămâna 06
Programarea unui Robot Autonom cu Aprendere Profundă (Continuare...)
- Recunoașterea obiectelor în fotografii sau fluxuri video
- Activarea viziunii computerizate cu OpenCV
- Rezolvarea problemelor
Analiza datelor
- Utilizarea robotului pentru colectarea și organizarea de noi date
- Instrumente și procese pentru interpretarea datelor
Implementarea unui Robot
- Trezirea unei roți simulare în hardware fizic
- Implementarea robotului în lumea fizică
- Monitorizarea și serviciile roților în câmp
Securizarea Robotului
- Prevenirea manipularii neautorizate
- Prevenirea hackerilor de a vedea și fura date senzitive
Construirea unui Robot Colaborativ
- Construirea unui robot în cloud
- Alăturarea comunității de robotică
Perspectivă pentru viitor a roților în domeniul științei și energiei
Concluzie și Rezumat
AI și Robotica pentru Nuclear - Extins AI și Robotica sunt instrumente puternice pentru dezvoltarea sistemelor de siguranță în facilitățile nucleare. În acest training instrucționat (prescurtat sau pe teren), participanții vor învăța diferitele tehnologii, cadre și tehnici pentru programarea diverselor tipuri de roți care să fie folosite în domeniul tehnologiei nucleare și sistemelor de mediu. Cursul de 6 săptămâni se desfășoară 5 zile pe săptămână. Fiecare zi are o durată de 4 ore și constă din lecturi, discuții și dezvoltarea roților într-un mediu de laborator live. Participanții vor completa diferite proiecte practice aplicabile muncii lor pentru a practica cunoștințele aduse. Hardwarul țintă pentru acest curs va fi simulat în 3D prin software-ul de simulare. Sistemul de operare al robotului (ROS), framework-ul open source, C++ și Python vor fi utilizate pentru programarea roților. La sfârșitul acestei instrucțiuni, participanții vor putea:Înțelege conceptele cheie folosite în tehnologiile robotice.
Înțelege și gestionează interacțiunea dintre software și hardware într-un sistem robotic.
Înțelege și implementează componentele software care subliniază robotică.
Construiește și operează un robot mecanic simulat care poate vedea, simți, procesa, naviga și interacționa cu oamenii prin voce.
Înțelege elementele necesare de inteligență artificială (învățarea automată, învățarea profundă, etc.) aplicabile la construirea unui robot inteligent.
Implementează filtre (Kalman și Particle) pentru a permite roților să localizeze obiecte mobile în mediul lor.
Implementează algoritmi de căutare și planificare de mișcare.
Implementează controale PID pentru a regla mișcarea unui robot într-un mediu.
Implementează algoritmuluri SLAM pentru a permite roților să mapeze un mediu necunoscut.
Extinde capacitatea unui robot de a îndeplini sarcini complexe prin Aprenderea Profundă.
Testează și rezolvă probleme în scenarii realiste.
Formatul cursului
Converștiune interactivă și discuție.
Multe exerciții și practică.
Implementare manuală într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare a cursului
Pentru a personaliza orice parte din acest curs (limbajul de programare, modelul robotului, etc.) vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Experiență în programare cu C sau C++
Experiență în programare cu Python (utilă dar nu necesară; poate fi învățată ca parte a cursului)
Experiență cu linia de comandă Linux
Public
Dezvoltatori
Ingineri
Cercetători
Tehnicieni
În acest training instrucționat (prescurtat sau pe teren), participanții vor învăța diferitele tehnologii, cadre și tehnici pentru programarea diverselor tipuri de roți care să fie folosite în domeniul tehnologiei nucleare și sistemelor de mediu. Cursul de 6 săptămâni se desfășoară 5 zile pe săptămână. Fiecare zi are o durată de 4 ore și constă din lecturi, discuții și dezvoltarea roților într-un mediu de laborator live. Participanții vor completa diferite proiecte practice aplicabile muncii lor pentru a practica cunoștințele aduse. Hardwarul țintă pentru acest curs va fi simulat în 3D prin software-ul de simulare. Sistemul de operare al robotului (ROS), framework-ul open source, C++ și Python vor fi utilizate pentru programarea roților. La sfârșitul acestei instrucțiuni, participanții vor putea:
Înțelege conceptele cheie folosite în tehnologiile robotice.
Înțelegerea și gestionarea interacțiunii dintre software și hardware într-un sistem robotic.
Înțelegerea și implementarea componentelor de software care susțin robotică.
Construirea și operația unui robot mecanic simulat care poate vedea, simți, procesa, naviga și interacționa cu oamenii prin voce.
Înțelegerea elementelor necesare de inteligență artificială (învățarea automată, învățarea profundă, etc.) aplicabile la construirea unui robot inteligent.
Implementarea filtrlor (Kalman și Particle) pentru a permite roților să localizeze obiecte mobile în mediul lor.
Implementarea algoritmilor de căutare și planificarea mișcării.
Implementarea controlului PID pentru reglarea mișcărilor unui robot într-un mediu.
Implementarea algoritmulurilor SLAM pentru a permite roților să mapeze un mediu necunoscut.
Extinderea capacităților unui robot de a efectua sarcini complexe prin Aprenderea Profundă.
Testarea și rezolvarea problemelor în scenarii realiste.
Cerințe
- Experiență în programare în C sau C++
- Experiență în programare în Python (utilă, dar nu necesară; poate fi învățată ca parte a cursului)
- Experiență cu linia de comandă Linux
Publicul țintă
- Dezvoltatori
- Ingineri
- Cercetători
- Tehnicieni
120 ore
Mărturii (1)
Mă simt că obțin competențele esențiale necesare pentru a înțelege cum se potrivesc părțile ROS și cum să structurăm proiectele în el.
Dan Goldsmith - Coventry University
Curs - ROS: Programming for Robotics
Tradus de catre o masina
