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
Secțiunea 01
Ziua 01
Introducere
- Ce face ca un robot inteligent să fie inteligent?
Fizic vs Virtual Smart Robots
- Smart Robots, mașini inteligente, mașini sensibile și Robotic Process Automation (RPA), etc.
Rolul Artificial Intelligence (AI) în Smart Robots
- Dincolo de "if-then-else" și de mașina de învățare
- Algoritmii din spatele IA
- IA în Smart Robots: învățarea automată, viziunea pe calculator, prelucrarea limbajului natural (NLP) etc.
- Robotica cognitivă
Rolul Big Data în Smart Robots
- Luarea deciziilor bazată pe date și modele
Cloud-ul și Smart Robots
- Corelarea roboticii cu IT
- Construirea unor roboți mai funcționali care accesează mai multe informații și colaborează
Studiu de caz: Mecanic Smart Robots
- Industrial Smart Robots
- Baxter
- Roboți pentru servicii personale
- Roboți casnici care asistă persoanele în vârstă, mașini inteligente care se conduc singure
- Roboți pentru servicii profesionale
- Roboți agricoli în operațiunile zilnice
Componentele hardware ale unui robot inteligent
- Motoare, senzori, microcontrolere, camere, etc.
Elements comune ale Smart Robots
- Viziune artificială, recunoaștere vocală, sinteză vocală, detectare a proximității, detectare a presiunii etc.
Cadre de dezvoltare pentru Programming un robot inteligent
- Cadre comerciale și cu sursă deschisă
- Sistem de operare pentru roboți (ROS)
- Arhitectură: spațiu de lucru, subiecte, mesaje, servicii, noduri, actionlibs, instrumente etc.
Languages pentru Programming un robot inteligent
- C++ pentru control la nivel scăzut
- Python pentru orchestrare
- Programming ROS noduri în Python și C ++
- Alte limbaje
Instrumente pentru simularea fizică a unui robot inteligent
- Software comercial și open source de simulare și vizualizare 3D
Pregătirea mediului de dezvoltare
- Instalarea și configurarea software-ului
- Pachete și utilități utile
Ziua 02
Programming Robotul inteligent
- Programming un nod în Python și C ++
- Înțelegerea nodului ROS
- Mesaje și subiecte în ROS
- Paradigma publicării / abonării
- Proiect: Bump & Go cu robot real
- Rezolvarea problemelor
- Simulare de roboți cu Gazebo / ROS
- Cadre în ROS și schimbări de referință
- Procesarea informațiilor 2D ale camerelor cu OpenCV
- Procesarea informațiilor unui laser
- Proiect: Urmărirea în siguranță a obiectelor în funcție de culoare
- Rezolvarea problemelor
Ziua 03
Programming Robotul inteligent (continuare...)
- Servicii în ROS
- Prelucrarea informațiilor 3D ale senzorilor RGB-D cu PCL
- Hărți și navigație cu ROS
- Proiect: Căutarea de obiecte în mediul înconjurător
- Rezolvarea problemelor
Secțiunea 02
Ziua 04
Programming Robotul inteligent (continuare...)
- ActionLib
- Speech Recognition și generarea vorbirii
- Controlul brațelor robotice cu MoveIt!
- Controlul gâtului robotic pentru viziune activă
- Proiect: Căutarea și colectarea de obiecte
- Rezolvarea problemelor
Testarea robotului inteligent
- Testarea unității
Ziua 05
Extinderea capacităților unui robot inteligent cu Deep Learning
- Percepție - vedere, audio și haptică
- Reprezentarea cunoștințelor
- Recunoașterea vocii prin NLP (procesarea limbajului natural)
- Viziune computerizată
Curs intensiv în Deep Learning
- Artificiale Neural Networks (RNA)
- Artificiale Neural Networks vs. Biologice Neural Networks
- Feedforward Neural Networks
- Funcții de activare
- Instruirea Neural Networks artificială
Ziua 06
Curs intensiv în Deep Learning (Continuare...)
- Deep Learning Modele
- Rețele convoluționale și rețele recurente
- Convoluționale Neural Networks (CNN sau ConvNets)
- Strat de convoluție
- Strat Pooling
- Arhitectura convoluțională Neural Networks
Secțiunea 03
Ziua 07
Curs intensiv în Deep Learning (continuare...)
- Recurentă Neural Networks (RNN)
- Formarea unei RNN
- Stabilizarea gradienților în timpul formării
- Rețele de memorie pe termen lung și scurt
- Deep Learning Platforme și biblioteci software
- Deep Learning în ROS
Ziua 08
Utilizarea Big Data în robotul dvs. inteligent
- Concepte Big Data
- Abordări pentru analiza datelor
- Instrumente Big Data
- Recunoașterea modelelor în date
- Exercițiu: NLP și Computer Vision pe seturi mari de date
Ziua 09
Utilizarea Big Data în robotul dvs. inteligent (continuare...)
- Procesarea distribuită a seturilor mari de date
- Coexistența și fertilizarea încrucișată a Big Data și Robotics
- Robotul inteligent ca generator de date
- Senzori de măsurare a distanței, senzori de poziție, vizuali, tactili și alte modalități
- Oferirea de sens datelor senzoriale (bucla sens-plan-acțiune)
- Exercițiu: Captarea fluxului de date
Secțiunea 04
Ziua 10
Programming un robot autonom Deep Learning inteligent
- Deep Learning componentele robotului
- Configurarea simulatorului de robot
- Rularea unei rețele neuronale accelerate CUDA cu Cafe
- Rezolvarea problemelor
Ziua 11
Programming un robot inteligent autonom Deep Learning (continuare...)
- Recunoașterea obiectelor în fotografii sau fluxuri video
- Activarea viziunii computerizate cu OpenCV
- Rezolvarea problemelor
Ziua 12
Analiza datelor
- Utilizarea robotului inteligent pentru colectarea și organizarea de noi date
Construirea unui robot inteligent în colaborare
Implementarea robotului inteligent pe hardware fizic
Monitorizarea și întreținerea Smart Robots pe teren
Securizarea robotului dvs.
- Prevenirea manipulării neautorizate
- Împiedicarea hackerilor să vizualizeze și să fure date comerciale sensibile (carduri de credit, informații despre angajați etc.)
Alăturarea la comunitatea Robotics
Viitorul Outlook pentru Smart Robots
Remarci de încheiere
Cerințe
- Experiență de programare în C++
- Experiență de programare în Python .
- Experiență cu linia de comandă Linux
84 ore
Mărturii (1)
de fiecare dată când nu eram sigur de un exercițiu, antrenorul mi-a explicat în mai multe moduri, până când am înțeles.
Oncel Seleamet - IRROM Industrie
Curs - PLC Ladder Programming
Tradus de catre o masina
