Kurzusleírás
01. szakasz
01. nap Bevezetés
- Mitől lesz egy okos robot okos?
Fizikai vs virtuális Smart Robots
- Smart Robots, Smart Machines, Sentient Machines and Robotic Process Automation (RPA) stb.
A mesterséges intelligencia (AI) szerepe Smart Robots
- A „ha-akkor-else”-n és a tanulógépen túl Az AI AI mögött álló algoritmusok Smart Robots-ben: gépi tanulás, számítógépes látás, természetes nyelvi feldolgozás (NLP) stb. Kognitív robotika
A Big Data szerepe a Smart Robots
- Döntéshozatal adatok és minták alapján
A felhő és Smart Robots
- A robotika és az informatika összekapcsolása Több információhoz hozzáférő és együttműködő, funkcionálisabb robotok létrehozása
Esettanulmány: Mechanikai Smart Robots
- Ipari Smart Robots Baxter
A Smart Robots közös elemei
- Gépi látás, hangfelismerés, beszédszintézis, közelségérzékelés, nyomásérzékelés stb.
Fejlesztési keretek Programming egy intelligens robothoz
- Nyílt forráskódú és kereskedelmi keretrendszerek Robot operációs rendszer (ROS) Architektúra: munkaterület, témák, üzenetek, szolgáltatások, csomópontok, actionlibs, eszközök stb.
Nyelvek Programming egy okos robothoz
- C++ az alacsony szintű vezérléshez Python hangszereléshez Programozás ROS csomópontok Python és C ++ nyelven Egyéb nyelvek
Eszközök egy fizikai intelligens robot szimulálásához
- Kereskedelmi és nyílt forráskódú 3D szimulációs és vizualizációs szoftver
Fejlesztési környezet előkészítése
- Szoftvertelepítés és beállítás Hasznos csomagok és segédprogramok
02. nap Programming az okos robot
- Csomópont programozása Pythonban és C ++-ban A ROS csomópont megértése Üzenetek és témák a ROS-ben Publikáció / előfizetés paradigma Projekt: Bump & Go valódi robottal Hibaelhárítás Robotok szimulációja Gazebo-val / ROS Keretek a ROS-ben és hivatkozás változások Kamerák 2D információfeldolgozása OpenCV-vel Lézeres projekt információfeldolgozása: Objektumok biztonságos követése szín szerint Hibaelhárítás
03. nap Programming az okos robot (Folytatás...)
- Szolgáltatások ROS 3D információfeldolgozásban RGB-D érzékelők PCL térképekkel és navigáció ROS Projecttel: Search a környezetben lévő objektumokhoz Hibaelhárítás
- 02. szakasz
04. nap Programming az okos robot (Folytatás...)
ActionLib Speech Recognition és Speech Generation Robotkarok vezérlése a MoveIt! Robotnyak vezérlése az aktív látás érdekében Projekt: Tárgyak keresése és gyűjtése Hibaelhárítás
Intelligens robotja tesztelése
- Egységteszt
05. nap Az intelligens robotok képességeinek bővítése Deep Learning
- Érzékelés – látás, hang és tapintások Tudásreprezentáció Hangfelismerés NLP-n keresztül (természetes nyelvi feldolgozás) Computer látás
Gyorspálya itt: Deep Learning
- Mesterséges Neural Networks (ANNs) Mesterséges Neural Networks kontra biológiai Neural Networks Feedforward Neural Networks Aktiválási funkciók képzése Mesterséges Neural Networks
06. napi gyorstanfolyam a Deep Learning-ban (Folytatás...)
- Deep Learning Konvolúciós hálózatok és visszatérő hálózatok modellezése
Konvolúciós Neural Networks (CNN-ek vagy ConvNets) konvolúciós réteg
- Összevonó réteg
Mély tanulási platformok és szoftverkönyvtárak Mélytanulás itt: ROS
08. nap Az Big Data használata intelligens robotodban
- Big data fogalmak Az adatelemzés megközelítései Big Data eszközök Az adatok mintáinak felismerése Gyakorlat: NLP és Computer Vision nagy adathalmazokon
Az érzékszervi adatok értelmesítése (érzékelés-terv-cselekvés hurok)
- Gyakorlat: Streaming adatok rögzítése
- 04. szakasz
Tárgyak felismerése fényképeken vagy videofolyamokban Számítógépes látás engedélyezése OpenCV Hibaelhárítás
12. nap Adatelemzés
A Smart Robot használata új adatok gyűjtésére és rendszerezésére
- Intelligens robot építése közösen
Intelligens robot telepítése fizikai hardverre
- Felügyelet és szerviz Smart Robots a terepen
Robotja biztonsága
- A jogosulatlan manipuláció megakadályozása Megakadályozza, hogy hackerek megtekintsék és ellopják az érzékeny üzleti adatokat (hitelkártya, alkalmazotti adatok stb.)
Csatlakozás a Robotics közösséghez
Jövőbeli kilátások a Smart Robots számára
Zárszó
Követelmények
- Programozási tapasztalat C++ nyelven
- Programozási tapasztalat Python
- Linux parancssoros tapasztalat
Vélemények (1)
valahányszor nem voltam biztos a gyakorlatban, az edző többféleképpen magyarázott nekem, amíg megértettem.
Oncel Seleamet - IRROM Industrie
Kurzus - PLC Ladder Programming
Machine Translated