Kurzusleírás
Hét 01
Bevezetés
- Miben rejlik a robotok intelligenciája?
Fizikai vs. Virtuális Robotok
- Intelligens robotok, intelligens gépek, érzékelő gépek és Robotic Process Automation (RPA), stb.
A mesterséges intelligencia (AI) szerepe a robotikában
- Túl a "ha-akkor-egyébként" logikán és a tanuló gépeken
- Az AI algoritmusai
- Gépi tanulás, számítógépes látás, természetes nyelvfeldolgozás (NLP), stb.
- Kognitív robotika
A nagyadatok szerepe a robotikában
- Adatok és minták alapján történő döntéshozatal
A felhő és a robotika
- Robotika és IT összekapcsolása
- Több információhoz férő és együttműködő robotok építése
Eseménytanulmány: Ipari robotok
- Mechanikus robotok
- Baxter
- Robotok atomerőművekben
- Sugárzásdetekció és védelem
- Robotok atomerőművekben
- Sugárzásdetekció és védelem
A robotok hardverkomponensei
- Motorok, szenzorok, mikrovezérlők, kamerák, stb.
A robotok közös elemei
- Gépi látás, hangfelismerés, beszédszintézis, közelérzés, nyomásérzés, stb.
Fejlesztői keretek a robotprogramozáshoz
- Nyílt forráskódú és kereskedelmi keretek
- Robot Operating System (ROS)
- Architektúra: munkaterület, témák, üzenetek, szolgáltatások, csomópontok, actionlibs, eszközök, stb.
A robotprogramozás nyelvei
- C++ alacsony szintű vezérléshez
- Python koordináláshoz
- ROS csomópontok programozása Python és C++ nyelven
- Egyéb nyelvek
Eszközkészlet a fizikai robotok szimulálásához
- Kereskedelmi és nyílt forráskódú 3D szimulációs és vizualizációs szoftverek
Hét 02
A fejlesztői környezet előkészítése
- Szoftvertelepítés és beállítás
- Hasznos csomagok és eszközök
Eseménytanulmány: Mechanikus robotok
- Robotok atomerőművekben
- Robotok környezeti rendszereiben
A robot programozása
- Csomópont programozása Python és C++ nyelven
- ROS csomópontok megértése
- Üzenetek és témák ROS-ban
- Kiadás / előfizetési paradigma
- Projekt: Ütközés és elindulás valós robotokkal
- Hibaelhárítás
- Robotok szimulálása Gazebo / ROS segítségével
- Keretek ROS-ban és referenciaváltások
- Kamerák 2D információfeldolgozása OpenCV segítségével
- Lazer információfeldolgozása
- Projekt: Biztonságos tárgyak követése szín alapján
- Hibaelhárítás
Hét 03
A robot programozása (Folytatva...)
- Szolgáltatások ROS-ban
- RGB-D szenzorok 3D információfeldolgozása PCL segítségével
- Térképek és navigáció ROS-ban
- Projekt: Tárgyak keresése a környezetben
- Hibaelhárítás
A robot programozása (Folytatva...)
- ActionLib
- Beszédfelismerés és beszédgenerálás
- Robotkarok vezérlése MoveIt! segítségével
- Robotnyak vezérlése aktív látáshoz
- Projekt: Tárgyak keresése és gyűjtése
- Hibaelhárítás
A robot tesztelése
- Egységtesztelés
Hét 04
A robot képességeinek kibővítése mély tanulással
- Érzékelés -- látás, hang és haptika
- Tudásképzés
- Beszédfelismerés természetes nyelvfeldolgozással (NLP)
- Számítógépes látás
Mély tanulás gyorsítótanfolyam
- Mesterséges ideghálózatok (ANNs)
- Mesterséges ideghálózatok vs. biológiai ideghálózatok
- Előre tartó ideghálózatok
- Aktiválási függvények
- Mesterséges ideghálózatok tanulása
Mély tanulás gyorsítótanfolyam (Folytatva...)
- Mély tanulási modellek
- Konvolúciós hálózatok és ismétlődő hálózatok
- Konvolúciós ideghálózatok (CNN vagy ConvNets)
- Konvolúciós réteg
- Összegzési réteg
- Konvolúciós ideghálózatok architektúrája
Hét 05
Mély tanulás gyorsítótanfolyam (Folytatva...)
- Ismétlődő ideghálózatok (RNN)
- RNN tanulása
- Grádiens stabilizálása a tanulás során
- Hosszú rövidtávú memóriahálózatok
- Mély tanulási platformok és szoftverszkerek
- Mély tanulás ROS-ban
A robot nagyadatok használata
- Nagyadat-koncepciók
- Adatfeldolgozási módszerek
- Nagyadat-esközök
- Adatokban lévő minták felismerése
- Feladat: NLP és számítógépes látás nagy adathalmazokon
A robot nagyadatok használata (Folytatva...)
- Nagy adathalmazok elosztott feldolgozása
- Nagyadat és robotika együttléte és kölcsönös hatás
- A robot mint adatgeneráló eszköz
- Távmérő szenzorok, hely, látó, érzékenységi szenzorok és egyéb módok
- Érzékelt adatok értelmezése (érzelmi-tervezés-cselekvés ciklus)
- Feladat: Áramlást adatok rögzítése
Autonóm mély tanulású robot programozása
- Mély tanulású robotkomponensek
- A robot szimulátor beállítása
- CUDA-gyorsított neurális háló futtatása Cafe segítségével
- Hibaelhárítás
Hét 06
Autonóm mély tanulású robot programozása (Folytatva...)
- Tárgyak felismerése fotókon vagy videófolyamokban
- Számítógépes látás engedélyezése OpenCV segítségével
- Hibaelhárítás
Adatanalitika
- A robot használata új adatok gyűjtéséhez és szervezéséhez
- Az adatok értelmezéséhez használt eszközök és folyamatok
A robot telepítése
- A szimulált robot fizikai hardverre való átállítása
- A robot telepítése a valós világban
- A robotok monitorozása és karbantartása a területen
A robot biztonsága
- Helytelen beavatkozás megakadályozása
- Bizonytalan adatok megtekintésének és ellopásának megakadályozása
A robot közösen építése
- A robot építése a felhőben
- A robotika közösségéhez való csatlakozás
A robotika jövője a tudomány és az energia területén
Összegzés és záró
Követelmények
- C vagy C++ programozási tapasztalat
- Python programozási tapasztalat (hasznos, de nem kötelező; taníthatjuk a kurzus részeként)
- Linux parancssori tapasztalat
Célközönség
- Fejlesztők
- Mérnökök
- Tudósok
- Technikusok
Vélemények (1)
Érzem, hogy megkapom a alapvető készségeket, amiket szükséges ahhoz, hogy megértsem, hogyan épül össze a ROS, és hogyan kell projekteket szervezni benne.
Dan Goldsmith - Coventry University
Kurzus - ROS: Programming for Robotics
Gépi fordítás