課程簡介
第 01 節
第1天
介紹
- 是什麼讓智能機器人變得聰明?
物理 vs 虛擬 Smart Robots
- Smart Robots、智慧機器、有情機器和 Robotic Process Automation (RPA) 等。
Artificial Intelligence (AI) 在 Smart Robots 中的作用
- 超越 「if-then-else」 和學習機器
- AI 背後的演算法
- AI in Smart Robots:機器學習、計算機視覺、自然語言處理 (NLP) 等。
- 認知機器人
Big Data 在 Smart Robots 中的作用
- 基於數據和模式的決策
雲和 Smart Robots
- 將機器人技術與IT聯繫起來
- 構建功能更強大的機器人,以訪問更多資訊並進行協作
案例研究:機械 Smart Robots
- 工業 Smart Robots
- 巴克斯特
- 個人服務機器人
- 協助老人的家用機器人、智慧自動駕駛汽車
- 專業服務機器人
- 乳品作業中的農業機器人
智慧機器人的硬體元件
- 電機、感測器、微控制器、攝像頭等
Smart Robots 的共同 Element
- 機器視覺、語音辨識、語音合成、接近感應、壓力感應等。
Programming 智慧機器人的開發框架
- 開源和商業框架
- 機器人作業系統 (ROS)
- 架構:工作區、主題、消息、服務、節點、actionlibs、工具等。
Languages 用於 Programming 智能機器人
- C++ 用於低電平控制
- Python 用於編排
- Programming ROS 和 Python 和 C++ 中的節點
- 其他語言
用於類比物理智慧機器人的工具
- 商業和開源 3D 模擬和可視化軟體
準備開發環境
- 軟體安裝和設置
- 有用的軟體包和實用程式
第2天
Programming 智能機器人
- Programming Python 和 C++ 中的節點
- 瞭解 ROS 節點
- ROS 中的消息和主題
- 發佈/訂閱範例
- 專案:Bump & Go與真實機器人
- 故障排除
- 用 Gazebo 模擬機器人 / ROS
- ROS 中的幀和引用更改
- 使用 OpenCV 對相機進行 2D 信息處理
- 雷射器的信息處理
- 專案:按顏色安全跟蹤物件
- 故障排除
第3天
Programming 智能機器人 (續...
- 服務 ROS
- 使用 PCL 對 RGB-D 感測器進行 3D 信息處理
- 地圖和導航 ROS
- 專案:在環境中搜索物件
- 故障排除
第 02 節
第4天
Programming 智能機器人 (續...
- 操作庫
- Speech Recognition 和語音生成
- 使用MoveIt!
- 控制機械人頸部實現主動視覺
- 專案:搜索和收集物件
- 故障排除
測試您的智能機器人
- 單元測試
第 5 天
擴充智慧機器人的功能Deep Learning
- 感知 -- 視覺、音訊和觸覺
- 知識表示
- 通過 NLP(自然語言處理)進行語音辨識
- 計算機視覺
速成班 Deep Learning
- 人工 Neural Networks (ANN)
- 人工 Neural Networks vs. Bio 邏輯 Neural Networks
- 前饋 Neural Networks
- 啟動函數
- 人工訓練 Neural Networks
第 6 天
速成班 in Deep Learning (續...)
- Deep Learning 型號
- 卷積網路和循環網路
- 卷積 Neural Networks(CNN 或 ConvNet)
- 捲積層
- 池化層
- 捲積 Neural Networks 架構
第 03 節
第 7 天
速成班 in Deep Learning (續...)
- 復發性 Neural Networks (RNN)
- 訓練 RNN
- 在訓練期間穩定梯度
- 長短期記憶網路
- Deep Learning 平台和軟體庫
- Deep Learning 在 ROS 中
第8天
在您的智能機器人中使用 Big Data
- 大數據概念
- 數據分析方法
- Big Data 工具
- 識別數據中的模式
- 練習:在大型數據集上執行 NLP 和 Computer Vision
第9天
在您的智能機器人中使用 Big Data (續...
- 大型數據集的分散式處理
- Big Data 和 Robotics 的共存和交叉受精
- 智慧機器人作為數據生成器
- 測距感測器、位置感測器、視覺感測器、觸覺感測器和其他模態感測器
- 理解感官數據(感覺-計劃-行動迴圈)
- 練習:捕獲流數據
第 04 節
第10天
Programming 自主 Deep Learning 智能機器人
- Deep Learning 機器人元件
- 設置機器人模擬器
- 使用 Cafe 運行 CUDA 加速神經網路
- 故障排除
第 11 天
Programming 自主 Deep Learning 智能機器人 (續...
- 識別照片或視頻流中的物件
- 使用 OpenCV 實現計算機視覺
- 故障排除
第12天
數據分析
- 使用智能機器人收集和組織新數據
協作構建智能機器人
在物理硬體上部署Smart Robot
現場監測和維修 Smart Robots
保護您的機器人
- 防止未經授權的篡改
- 防止駭客查看和竊取敏感的業務數據(信用卡、員工資訊等)
加入 Robotics 社區
未來 Outlook for Smart Robots
結束語
最低要求
- C++程式設計經驗
- 程式設計經驗 Python
- 具有 Linux 命令行的經驗
客戶評論 (1)
每次我不確定某些練習時,教練都會以多種方式向我解釋,直到我理解為止。
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機器翻譯