Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Návrh Školení
Týden 01
Zavedení
- Co dělá robota chytrým?
Fyzické versus virtuální roboty
- Smart Robots, Smart Machines, Sentient Machines a Robotic Process Automation (RPA) atd.
Role Artificial Intelligence (AI) v Robotics
- Kromě „když-pak-jinak“ a učebního stroje
- Algoritmy za AI
- Strojové učení, počítačové vidění, zpracování přirozeného jazyka (NLP) atd.
- Kognitivní robotika
Role Big Data v Robotics
- Rozhodování na základě dat a vzorů
The Cloud and Robotics
- Propojení robotiky s IT
- Vytváření funkčnějších robotů, kteří mají přístup k více informacím a spolupracují
Případová studie: Průmyslové roboty
- Mechanické Roboty
- Baxter
- Roboti v jaderných zařízeních
- Detekce a ochrana záření
- Roboti v jaderné Reactor
- Detekce a ochrana záření
Hardwarové součásti robota
- Motory, senzory, mikrokontroléry, kamery atd.
Běžné Elements robotů
- Strojové vidění, rozpoznávání hlasu, syntéza řeči, snímání blízkosti, snímání tlaku atd.
Vývojové rámce pro Programming robota
- Open source a komerční rámce
- Operační systém robota (ROS)
- Architektura: pracovní prostor, témata, zprávy, služby, uzly, actionlibs, nástroje atd.
Languages pro Programming robot
- C++ pro řízení nízké úrovně
- Python pro orchestraci
- Programming ROS uzly v Python a C++
- Jiné jazyky
Nástroje pro simulaci fyzického robota
- Komerční a open source 3D simulační a vizualizační software
Týden 02
Příprava vývojového prostředí
- Instalace a nastavení softwaru
- Užitečné balíčky a nástroje
Případová studie: Mechanické roboty
- Roboti v oblasti jaderné technologie
- Roboti v environmentálních systémech
Programming Robot
- Programming uzel v Python a C++
- Pochopení ROS uzlu
- Zprávy a témata v ROS
- Publikační / předplatné paradigma
- Projekt: Bump & Go se skutečným robotem
- Odstraňování problémů
- Simulace robotů s altánkem / ROS
- Snímky v ROS a referenční změny
- 2D zpracování informací kamer s OpenCV
- Zpracování informace laserem
- Projekt: Bezpečné sledování objektů podle barvy
- Odstraňování problémů
Týden 03
Programming robot (pokračování...)
- Služby v ROS
- 3D zpracování informací RGB-D senzorů s PCL
- Mapy a navigace s ROS
- Projekt: Hledání objektů v prostředí
- Odstraňování problémů
Programming robot (pokračování...)
- ActionLib
- Speech Recognition a generování řeči
- Ovládání robotických paží pomocí MoveIt!
- Ovládací robotický krk pro aktivní vidění
- Projekt: Vyhledávání a sběr předmětů
- Odstraňování problémů
Testování vašeho robota
- Testování jednotek
Týden 04
Rozšíření schopností robota pomocí Deep Learning
- Vnímání -- vidění, zvuk a haptika
- Reprezentace znalostí
- Rozpoznávání hlasu pomocí NLP (zpracování přirozeného jazyka)
- Počítačové vidění
Crash Course v Deep Learning
- Umělé Neural Networks (ANN)
- Umělé Neural Networks vs. Biologické Neural Networks
- Dopředu Neural Networks
- Aktivační funkce
- Umělý trénink Neural Networks
Crash Course v Deep Learning (pokračování...)
- Deep Learning Modelky
- Konvoluční sítě a rekurentní sítě
- Konvoluční Neural Networks (CNN nebo ConvNets)
- Konvoluční vrstva
- Sdružovací vrstva
- Konvoluční Neural Networks Architektura
Týden 05
Crash Course v Deep Learning (pokračování...)
- Opakující se Neural Networks (RNN)
- Školení RNN
- Stabilizace gradientů během tréninku
- Sítě dlouhodobé krátkodobé paměti
- Deep Learning Platformy a softwarové knihovny
- Deep Learning v ROS
Použití Big Data ve vašem robotu
- Koncepty velkých dat
- Přístupy k analýze dat
- Big Data nářadí
- Rozpoznávání vzorců v datech
- Cvičení: NLP a Computer Vision na velkých souborech dat
Použití Big Data ve vašem robotu (pokračování...)
- Distribuované zpracování velkých souborů dat
- Koexistence a vzájemné oplodnění Big Data a Robotics
- Robot jako generátor dat
- Senzory pro měření vzdálenosti, polohové, vizuální, hmatové senzory a další modality
- Porozumění smyslovým datům (smyčka smysl-plán-akt)
- Cvičení: Zachycení streamovaných dat
Programming autonomní Deep Learning robot
- Deep Learning součásti robota
- Nastavení simulátoru robota
- Provozování CUDA-akcelerované neuronové sítě s Cafe
- Odstraňování problémů
Týden 06
Programming autonomní Deep Learning robot (pokračování...)
- Rozpoznávání objektů na fotografiích nebo video streamech
- Povolení počítačového vidění pomocí OpenCV
- Odstraňování problémů
Analýza dat
- Použití robota ke shromažďování a organizování nových dat
- Nástroje a procesy pro pochopení smyslu dat
Nasazení robota
- Přechod simulovaného robota na fyzický hardware
- Nasazení robota ve fyzickém světě
- Monitoring a servis robotů v terénu
Zabezpečení vašeho robota
- Zabránění neoprávněné manipulaci
- Zabránění hackerům v prohlížení a krádeži citlivých dat
Vytvoření robota ve spolupráci
- Stavba robota v cloudu
- Vstup do komunity robotů
Budoucnost Outlook pro roboty v oblasti vědy a energetiky
Shrnutí a závěr
Požadavky
- Programming zkušenosti v C nebo C++
- Programming zkušenosti v Python (užitečné, ale ne nutné; lze vyučovat jako součást kurzu)
- Zkušenosti s příkazovým řádkem Linux
Publikum
- Vývojáři
- Inženýři
- Vědci
- Technici
120 hodiny
Reference (1)
I feel I get the core skills I need to understand how the ROS fits together, and how to structure projects in it.
