课程大纲

第01节

第01天 介绍

    是什么让智能机器人变得聪明?

实体与虚拟 Smart Robots

    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Smart Robots中的作用

    超越“if-then-else”和学习机器 人工智能背后的算法 人工智能中的应用Smart Robots: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,以访问更多信息并进行协作

案例研究:机械 Smart Robots

    工业 Smart Robots 巴克斯特
个人服务机器人 助老的家用机器人、智能自动驾驶汽车
  • 专业服务机器人 农业机器人在日记作业中的应用
  • 智能机器人的硬件组件
  • 电机、传感器、微控制器、摄像头等
  • Smart Robots的共同元素

      机器视觉、语音识别、语音合成、接近传感、压力传感等

    Programming 智能机器人的开发框架

      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。

    语言 Programming 智能机器人

      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

    用于模拟物理智能机器人的工具

      商业和开源 3D 仿真和可视化软件

    准备开发环境

      软件安装和设置 有用的软件包和实用程序

    第02天 Programming 智能机器人

      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

    第03天 Programming 智能机器人 (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

     

      第02节

    第04天 Programming 智能机器人 (续...

    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

    测试您的智能机器人

      单元测试

    第05天 扩展智能机器人的功能 Deep Learning

      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

      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

    第06天 速成课程 Deep Learning (续...)

      Deep Learning 型号 卷积网络和循环网络

    卷积 Neural Networks(CNN 或 ConvNets)  卷积层

       池化层
     卷积 Neural Networks 架构
  • 第03节
  • 第07天 速成课程 Deep Learning (续...)
  • 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

    第08天 在智能机器人中使用 Big Data

      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
    第09天 在智能机器人中使用 Big Data (更多...)
  • 大型数据集的分布式处理 大数据与Robotics的共存与交叉融合 智能机器人作为数据生成器 距离测量传感器、位置、视觉、触觉传感器和其他模式
  • 理解感官数据(感觉-计划-行动循环)

      练习:捕获流数据

     

      第04节
    第10天 Programming 自主深度学习智能机器人
  • 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
  • 第11天 Programming 自主深度学习智能机器人(续...)
  • 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

    第12天 数据分析

    使用智能机器人收集和组织新数据

      协同构建智能机器人

    在物理硬件上部署智能机器人

      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 防止黑客查看和窃取敏感的业务数据(信用卡、员工信息等)

    加入 Robotics 社区

    Smart Robots的未来展望

    闭幕致辞

    要求

    • C++编程经验
    • 编程经验 Python
    • 具有 Linux 命令行的经验
     84 小时

    人数



    每位参与者的报价

    相关课程

    AI and Robotics for Nuclear

    80 小时

    课程分类