План на курса
Седмица 01
Въведение
- Какво прави един робот умен?
Физически срещу виртуални роботи
- Smart Robots, Smart Machines, Sentient Machines и Robotic Process Automation (RPA) и др.
Ролята на Artificial Intelligence (AI) в Robotics
- Отвъд „ако-тогава-иначе“ и машината за обучение
- Алгоритмите зад AI
- Машинно обучение, компютърно зрение, обработка на естествен език (NLP) и др.
- Когнитивна роботика
Ролята на Big Data в Robotics
- Вземане на решения въз основа на данни и модели
Облакът и Robotics
- Свързване на роботиката с ИТ
- Изграждане на по-функционални роботи, които имат достъп до повече информация и си сътрудничат
Казус от практиката: Индустриални роботи
- Механични роботи
- Бакстър
- Роботи в ядрени съоръжения
- Радиационна детекция и защита
- Роботи в ядрени Reactорове
- Радиационна детекция и защита
Хардуерни компоненти на робот
- Двигатели, сензори, микроконтролери, камери и др.
Често срещани Element роботи
- Машинно зрение, разпознаване на глас, синтез на реч, отчитане на близост, отчитане на натиск и др.
Рамки за разработка за Programming робот
- Отворен код и търговски рамки
- Операционна система за роботи (ROS)
- Архитектура: работно пространство, теми, съобщения, услуги, възли, библиотеки за действия, инструменти и др.
Languages за Programming робот
- C++ за управление на ниско ниво
- Python за оркестрация
- Programming ROS възли в Python и C ++
- Други езици
Инструменти за симулиране на физически робот
- Комерсиален софтуер за 3D симулация и визуализация с отворен код
Седмица 02
Подготовка на средата за разработка
- Инсталиране и настройка на софтуер
- Полезни пакети и помощни програми
Казус от практиката: Механични роботи
- Роботи в областта на ядрените технологии
- Роботи в екологични системи
Programming Роботът
- Programming възел в Python и C ++
- Разбиране ROS възел
- Съобщения и теми в ROS
- Парадигма публикация / абонамент
- Проект: Bump & Go с истински робот
- Отстраняване на неизправности
- Симулация на роботи с беседка / ROS
- Рамки в ROS и референтни промени
- 2D обработка на информация на камери с OpenCV
- Обработка на информация с лазер
- Проект: Безопасно проследяване на обекти по цвят
- Отстраняване на неизправности
Седмица 03
Programming роботът (Продължение...)
- Услуги в ROS
- 3D обработка на информация на RGB-D сензори с PCL
- Карти и навигация с ROS
- Проект: Търсене на обекти в околната среда
- Отстраняване на неизправности
Programming роботът (Продължение...)
- ActionLib
- Speech Recognition и генериране на реч
- Контролиране на роботизирани ръце с MoveIt!
- Контролираща роботизирана шия за активно зрение
- Проект: Търсене и събиране на предмети
- Отстраняване на неизправности
Тестване на вашия робот
- Единично тестване
Седмица 04
Разширяване на възможностите на робота с Deep Learning
- Възприятие -- зрение, звук и хаптика
- Представяне на знания
- Гласово разпознаване чрез NLP (обработка на естествен език)
- Компютърно зрение
Ускорен курс в Deep Learning
- Изкуствени Neural Networks (ANN)
- Изкуствен Neural Networks срещу Bioлогичен Neural Networks
- Предавателна връзка Neural Networks
- Функции за активиране
- Изкуствена тренировка Neural Networks
Интензивен курс в Deep Learning (Продължение...)
- Deep Learning Модели
- Конволюционни мрежи и рекурентни мрежи
- Конволюционен Neural Networks (CNNs или ConvNets)
- Конволюционен слой
- Обединяващ слой
- Конволюционна Neural Networks Архитектура
Седмица 05
Интензивен курс в Deep Learning (Продължение...)
- Повтарящ се Neural Networks (RNN)
- Обучение на RNN
- Стабилизиране на градиенти по време на тренировка
- Дълги мрежи с краткосрочна памет
- Deep Learning Платформи и софтуерни библиотеки
- Deep Learning в ROS
Използване на Big Data във вашия робот
- Концепции за големи данни
- Подходи за анализ на данни
- Big Data инструменти
- Разпознаване на модели в данните
- Упражнение: НЛП и Computer Vision върху големи набори от данни
Използване на Big Data във вашия робот (Продължение...)
- Разпределена обработка на големи масиви от данни
- Съвместно съществуване и взаимно обогатяване на Big Data и Robotics
- Роботът като генератор на данни
- Сензори за измерване на обхват, сензори за позиция, визуални, тактилни сензори и други модалности
- Осмисляне на сензорни данни (цикъл усещане-план-действие)
- Упражнение: Улавяне на поточни данни
Programming автономен Deep Learning робот
- Deep Learning компоненти на роботи
- Настройка на симулатора на роботи
- Изпълнение на CUDA-ускорена невронна мрежа с Cafe
- Отстраняване на неизправности
Седмица 06
Programming автономен Deep Learning робот (Продължение...)
- Разпознаване на обекти в снимки или видео потоци
- Активиране на компютърно зрение с OpenCV
- Отстраняване на неизправности
Анализ на данни
- Използване на робота за събиране и организиране на нови данни
- Инструменти и процеси за осмисляне на данните
Внедряване на робот
- Преминаване на симулиран робот към физически хардуер
- Разгръщане на робота във физическия свят
- Мониторинг и обслужване на роботи на терен
Защита на вашия робот
- Предотвратяване на неразрешени манипулации
- Предотвратяване на хакери от преглед и кражба на чувствителни данни
Изграждане на робот съвместно
- Изграждане на робот в облака
- Присъединяване към общността на роботиката
Бъдеще Outlook за роботите в областта на науката и енергетиката
Обобщение и заключение
Изисквания
- Programming опит в C или C++
- Programming опит в Python (полезно, но не е необходимо; може да се преподава като част от курса)
- Опит с Linux команден ред
Публика
- Разработчици
- Инженери
- Учени
- Техници
Oтзиви от потребители (1)
I feel I get the core skills I need to understand how the ROS fits together, and how to structure projects in it.