课程大纲
第 01 节
第1天
介绍
- 是什么让智能机器人变得聪明?
物理 vs 虚拟 Smart Robots
- Smart Robots、智慧机器、有情机器和 Robotic Process Automation (RPA) 等。
Artificial Intelligence (AI) 在 Smart Robots 中的作用
- 超越 “if-then-else” 和学习机器
- AI 背后的演算法
- AI in Smart Robots:机器学习、计算机视觉、自然语言处理 (NLP) 等。
- 认知机器人
Big Data 在 Smart Robots 中的作用
- 基于数据和模式的决策
云和 Smart Robots
- 将机器人技术与IT联系起来
- 构建功能更强大的机器人,以访问更多资讯并进行协作
案例研究:机械 Smart Robots
- 工业 Smart Robots
- 巴克斯特
- 个人服务机器人
- 协助老人的家用机器人、智慧自动驾驶汽车
- 专业服务机器人
- 乳品作业中的农业机器人
智慧机器人的硬体元件
- 电机、感测器、微控制器、摄像头等
Smart Robots 的共同 Element
- 机器视觉、语音辨识、语音合成、接近感应、压力感应等。
Programming 智慧机器人的开发框架
- 开源和商业框架
- 机器人作业系统 (ROS)
- 架构:工作区、主题、消息、服务、节点、actionlibs、工具等。
Languages 用于 Programming 智能机器人
- C++ 用于低电平控制
- Python 用于编排
- Programming ROS 和 Python 和 C++ 中的节点
- 其他语言
用于类比物理智慧机器人的工具
- 商业和开源 3D 模拟和可视化软体
准备开发环境
- 软体安装和设置
- 有用的软体包和实用程式
第2天
Programming 智能机器人
- Programming Python 和 C++ 中的节点
- 了解 ROS 节点
- ROS 中的消息和主题
- 发布/订阅范例
- 专案:Bump & Go与真实机器人
- 故障排除
- 用 Gazebo 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
- 雷射器的信息处理
- 专案:按颜色安全跟踪物件
- 故障排除
第3天
Programming 智能机器人 (续...
- 服务 ROS
- 使用 PCL 对 RGB-D 感测器进行 3D 信息处理
- 地图和导航 ROS
- 专案:在环境中搜索物件
- 故障排除
第 02 节
第4天
Programming 智能机器人 (续...
- 操作库
- Speech Recognition 和语音生成
- 使用MoveIt!
- 控制机械人颈部实现主动视觉
- 专案:搜索和收集物件
- 故障排除
测试您的智能机器人
- 单元测试
第 5 天
扩充智慧机器人的功能Deep Learning
- 感知 -- 视觉、音讯和触觉
- 知识表示
- 通过 NLP(自然语言处理)进行语音辨识
- 计算机视觉
速成班 Deep Learning
- 人工 Neural Networks (ANN)
- 人工 Neural Networks vs. Bio 逻辑 Neural Networks
- 前馈 Neural Networks
- 启动函数
- 人工训练 Neural Networks
第 6 天
速成班 in Deep Learning (续...)
- Deep Learning 型号
- 卷积网路和循环网路
- 卷积 Neural Networks(CNN 或 ConvNet)
- 卷积层
- 池化层
- 卷积 Neural Networks 架构
第 03 节
第 7 天
速成班 in Deep Learning (续...)
- 复发性 Neural Networks (RNN)
- 训练 RNN
- 在训练期间稳定梯度
- 长短期记忆网路
- Deep Learning 平台和软体库
- Deep Learning 在 ROS 中
第8天
在您的智能机器人中使用 Big Data
- 大数据概念
- 数据分析方法
- Big Data 工具
- 识别数据中的模式
- 练习:在大型数据集上执行 NLP 和 Computer Vision
第9天
在您的智能机器人中使用 Big Data (续...
- 大型数据集的分散式处理
- Big Data 和 Robotics 的共存和交叉受精
- 智慧机器人作为数据生成器
- 测距感测器、位置感测器、视觉感测器、触觉感测器和其他模态感测器
- 理解感官数据(感觉-计划-行动回圈)
- 练习:捕获流数据
第 04 节
第10天
Programming 自主 Deep Learning 智能机器人
- Deep Learning 机器人元件
- 设置机器人模拟器
- 使用 Cafe 运行 CUDA 加速神经网路
- 故障排除
第 11 天
Programming 自主 Deep Learning 智能机器人 (续...
- 识别照片或视频流中的物件
- 使用 OpenCV 实现计算机视觉
- 故障排除
第12天
数据分析
- 使用智能机器人收集和组织新数据
协作构建智能机器人
在物理硬体上部署Smart Robot
现场监测和维修 Smart Robots
保护您的机器人
- 防止未经授权的篡改
- 防止骇客查看和窃取敏感的业务数据(信用卡、员工资讯等)
加入 Robotics 社区
未来 Outlook for Smart Robots
结束语
要求
- C++编程经验
- 编程经验 Python
- 具有 Linux 命令行的经验
客户评论 (1)
每次我不确定某些练习时,教练都会以多种方式向我解释,直到我理解为止。
Oncel Seleamet - IRROM Industrie
课程 - PLC Ladder Programming
机器翻译