課程簡介

第 01 節

第1天
介紹

  • 是什麼讓智能機器人變得聰明?

物理 vs 虛擬 Smart Robots

  • Smart Robots、智慧機器、有情機器和 Robotic Process Automation (RPA) 等。

Artificial Intelligence (AI) 在 Smart Robots 中的作用

  • 超越 「if-then-else」 和學習機器
  • AI 背後的演算法
  • AI in Smart Robots: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 Smart Robots 中的作用

  • 基於數據和模式的決策

雲和 Smart Robots

  • 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:機械 Smart Robots

  • 工業 Smart Robots
    • 巴克斯特
  • 個人服務機器人
    • 協助老人的家用機器人、智慧自動駕駛汽車
  • 專業服務機器人
    • 乳品作業中的農業機器人

智慧機器人的硬體元件

  • 電機、感測器、微控制器、攝像頭等

Smart Robots 的共同 Element

  • 機器視覺、語音辨識、語音合成、接近感應、壓力感應等。

Programming 智慧機器人的開發框架

  • 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 智能機器人

  • 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

用於類比物理智慧機器人的工具

  • 商業和開源 3D 模擬和可視化軟體

準備開發環境

  • 軟體安裝和設置
  • 有用的軟體包和實用程式

第2天
Programming 智能機器人

  • 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
  • 用 Gazebo 模擬機器人 / ROS
  • ROS 中的幀和引用更改
  • 使用 OpenCV 對相機進行 2D 信息處理
  • 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天
Programming 智能機器人 (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

第 02 節

第4天
Programming 智能機器人 (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

測試您的智能機器人

  • 單元測試

第 5 天
擴充智慧機器人的功能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 vs. Bio 邏輯 Neural Networks
  • 前饋 Neural Networks
  • 啟動函數
  • 人工訓練 Neural Networks

第 6 天
速成班 in Deep Learning (續...)

  • Deep Learning 型號
    • 卷積網路和循環網路
  • 卷積 Neural Networks(CNN 或 ConvNet)
    • 捲積層
    • 池化層
    • 捲積 Neural Networks 架構


第 03 節

第 7 天
速成班 in Deep Learning (續...)

  • 復發性 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

第8天
在您的智能機器人中使用 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:在大型數據集上執行 NLP 和 Computer Vision

第9天
在您的智能機器人中使用 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
  • 智慧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

第 04 節

第10天
Programming 自主 Deep Learning 智能機器人

  • 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 11 天
Programming 自主 Deep Learning 智能機器人 (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

第12天
數據分析

  • 使用智能機器人收集和組織新數據

協作構建智能機器人

在物理硬體上部署Smart Robot

現場監測和維修 Smart Robots

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的業務數據(信用卡、員工資訊等)

加入 Robotics 社區

未來 Outlook for Smart Robots

結束語

最低要求

  • C++程式設計經驗
  • 程式設計經驗 Python
  • 具有 Linux 命令行的經驗
 84 時間:

客戶評論 (1)

課程分類