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课程大纲
第 01 周
介绍
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是什么让机器人变得聪明?
物理机器人与虚拟机器人
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Smart Robots、智能机器、感知机器和机器人流程自动化(RPA)等。
人工智能(AI)在Robotics中的作用
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超越“if-then-else”和学习机器
人工智能背后的算法
机器学习、计算机视觉、自然语言处理(NLP)等
认知机器人
大数据在Robotics中的作用
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基于数据和模式的决策
云和 Robotics
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将机器人技术与 IT 联系起来
构建功能更强大的机器人,以访问更多信息并进行协作
案例研究:工业机器人
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机械机器人
巴克斯特
机器人的常见 Element
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机器视觉、语音识别、语音合成、接近传感、压力传感等
Programming 机器人的开发框架
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开源和商业框架
机器人操作系统 (ROS)
架构:工作区、主题、消息、服务、节点、actionlibs、工具等。
Programming a Robot 的语言
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用于低级控制的 C++
用于编排的 Python
用 Python 和 C++ 编程 ROS 节点
其他语言
用于模拟物理机器人的工具
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商业和开源 3D 仿真和可视化软件
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第 02 周
准备开发环境
软件安装和设置 有用的软件包和实用程序
案例研究:机械 机器人
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核技术领域的机器人
环境系统中的机器人
Programming 机器人
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用 Python 和 C++ 对节点进行编程
了解 ROS 节点
ROS 中的消息和主题
发布/订阅范式
项目:Bump & Go with real robot
故障 排除
用凉亭模拟机器人 / ROS
ROS 中的帧和引用更改
使用OpenCV对相机进行2D信息处理
激光器的信息处理
项目:按颜色安全跟踪物体
故障 排除
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第 03 周
Programming 机器人 (续...)
ROS中的服务 使用PCL对RGB-D传感器进行3D信息处理 使用 ROS 进行地图和导航 项目:Search 用于环境中的对象 故障 排除
Programming 机器人 (续...)
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操作库
Speech Recognition 和语音生成
用 MoveIt 控制机械臂!
控制机器人颈部以实现主动视觉
项目:搜索和收集对象
故障 排除
测试您的机器人
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单元测试
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第 04 周
使用 Deep Learning 扩展机器人的功能
感知 -- 视觉、听觉和触觉 知识表示 通过NLP(自然语言处理)进行语音识别 Computer 愿景
速成班 Deep Learning
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人工 Neural Networks (ANN)
人工 Neural Networks 与生物 Neural Networks
前馈 Neural Networks
激活函数
训练人工 Neural Networks
速成课程 Deep Learning (续...)
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Deep Learning 型号
卷积网络和循环网络
卷积 Neural Networks(CNN 或 ConvNets) 卷积层
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池化层
复发 Neural Networks (RNN) 训练 RNN 在训练期间稳定梯度 长短期记忆网络
深度学习平台和软件库 深度学习 ROS
在机器人中使用 Big Data
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大数据概念
数据分析方法
大数据工具
识别数据中的模式
练习:大型数据集上的 NLP 和 Computer Vision
理解感官数据(感觉-计划-行动循环)
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练习:捕获流数据
Programming 自主深度学习机器人
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Deep Learning 机器人组件
设置机器人模拟器
使用 Cafe 运行 CUDA 加速的神经网络
故障 排除
识别照片或视频流中的物体 使用 OpenCV 实现计算机视觉 故障 排除
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数据分析
使用机器人收集和组织新数据 用于理解数据的工具和流程
部署机器人
将模拟机器人转换为 物理硬件 在物理世界中部署机器人 现场监控和维修机器人
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保护您的机器人
防止未经授权的篡改 防止黑客查看和窃取敏感数据
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协作构建机器人
在云中构建机器人 加入机器人社区
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机器人在科学和能源领域的未来 Outlook
总结和结论
要求
- C或C++编程经验
- Python中的编程经验(有用但不是必需的;可以作为课程的一部分教授)
- 具有 Linux 命令行的经验
观众
- 开发 人员
- 工程师
- 科学家
- 技术人员
120 小时
客户评论 (1)
Good conceptual explanations followed by good example exercises