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課程簡介
第 1 周
介紹
- 是什麼讓機器人變得聰明?
物理機器人與虛擬機器人
- Smart Robots、Smart Machines、Sentient Machines 和 Robotic Process Automation (RPA) 等。
Artificial Intelligence (AI) 在 Robotics 中的作用
- 超越 「if-then-else」 和學習機器
- AI 背後的演算法
- 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 Robotics 中的作用
- 基於數據和模式的決策
雲和 Robotics
- 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:工業機器人
- 機械機器人
- 巴克斯特
- 核設施中的機器人
- 輻射探測和防護
- 核能 Reactor 中的機器人
- 輻射探測和防護
機器人的硬體元件
- 電機、感測器、微控制器、攝像頭等
機器人的常見 Element
- 機器視覺、語音辨識、語音合成、接近感應、壓力感應等。
Programming 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 一個機器人
- 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
用於模擬物理機器人的工具
- 商業和開源 3D 模擬和可視化軟體
第 2 周
準備開發環境
- 軟體安裝和設置
- 有用的軟體包和實用程式
案例研究:機械 機器人
- 核技術領域的機器人
- 環境系統中的機器人
Programming 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
- 使用 Gazebo 模擬機器人 / ROS
- ROS 中的幀和引用更改
- 相機的 2D 資訊處理 OpenCV
- 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 周
Programming 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
Programming 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
測試您的機器人
- 單元測試
第 4 周
擴充機器人的功能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 與 Bio 邏輯 Neural Networks
- 前饋 Neural Networks
- 啟動函數
- 訓練人工 Neural Networks
速成班 Deep Learning (續...
- Deep Learning 型號
- 卷積網路和循環網路
- 捲積 Neural Networks(CNN 或 ConvNet)
- 捲積層
- 池化層
- 捲積 Neural Networks 架構
第 5 周
速成班 Deep Learning (續...
- 迴圈 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
在機器人中使用 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:NLP 和 Computer Vision 在大型數據集上
在您的機器人中使用 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
- 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
Programming 自主 Deep Learning 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 6 周
Programming 一個自主 Deep Learning 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
數據分析
- 使用機器人收集和組織新數據
- 用於理解數據的工具和流程
部署 Robot
- 將模擬機器人轉換為 物理硬體
- 在物理世界中部署 robot
- 現場監控和維修機器人
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數據
協作構建機器人
- 在雲中構建機器人
- 加入機器人社區
機器人在科學和能源領域的未來 Outlook
總結和結論
最低要求
- Programming C 或 C++ 經驗
- Programming Python 中的經驗(有用但不是必需的;可以作為課程的一部分教授)
- 使用 Linux 命令行的經驗
觀眾
- 開發人員
- 工程師
- 科學家
- 技術人員
120 時間:
客戶評論 (1)
I feel I get the core skills I need to understand how the ROS fits together, and how to structure projects in it.