Struttura del corso

Settimana 01

Introduzione

  • Che cosa rende un robot intelligente?

Robot Fisici vs Virtuali

  • Robot intelligenti, macchine智能机器人,智能机器,有意识的机器和机器人流程自动化(RPA)等。

Intelligenza Artificiale (AI) nella Robotica

  • Al di là del "if-then-else" e la macchina imparante
  • Gli algoritmi dietro l'IA
  • Apprendimento automatico, visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), ecc.
  • Robotica cognitiva

Il Ruolo dei Big Data nella Robotica

  • Prendere decisioni basate sui dati e sulle pattern

Cloud Computing e Robotica

  • Collegare la robotica con l'IT
  • Costruire robot più funzionali che accedono a più informazioni e collaborano

Studio di Caso: Robot Industriali

  • Robot Meccanici
    • Baxter
  • Robot nelle Installazioni Nucleari
    • Rilevazione e protezione dalla radiazione
  • Robot nei Reactor Nucleari
    • Rilevazione e protezione dalla radiazione

Componenti Hardware di un Robot

  • Motori, sensori, microcontrollori, telecamere, ecc.

Elementi Comuni dei Robot

  • Visione artificiale, riconoscimento vocale, sintesi vocale,传感,压力感应等。

Framework di Sviluppo per la Programmazione di un Robot

  • Framework open source e commerciali
  • Robot Operating System (ROS)
    • Architettura: workspace, topics, messaggi, servizi, nodi, actionlibs, strumenti, ecc.

Lingue per la Programmazione di un Robot

  • C++ per il controllo a basso livello
  • Python per l'orchestrazione
  • Programmazione dei nodi ROS in Python e C++
  • Altre lingue

Strumenti per la Simulazione di un Robot Fisico

  • Software 3D di simulazione e visualizzazione open source e commerciali

Settimana 02

Preparare l'Ambiente di Sviluppo

  • Installazione e configurazione del software
  • Pacchetti utili ed utility

Studio di Caso: Robot Meccanici

  • Robot nel campo della tecnologia nucleare
  • Robot nei sistemi ambientali

Programmazione del Robot

  • Programmazione di un nodo in Python e C++
  • Comprendere il nodo ROS
  • Messaggi e topic in ROS
  • Paradigma di pubblicazione/abbonamento
  • Progetto: Bump & Go con robot reale
  • Risoluzione dei problemi
  • Simulazione di robot con Gazebo / ROS
  • Frame in ROS e cambiamenti di riferimento
  • Elaborazione delle informazioni 2D dalle telecamere con OpenCV
  • Elaborazione delle informazioni dal laser
  • Progetto: Tracciamento sicuro di oggetti per colore
  • Risoluzione dei problemi

Settimana 03

Programmazione del Robot (Continuato...)

  • Servizi in ROS
  • Elaborazione delle informazioni 3D dei sensori RGB-D con PCL
  • Mappatura e Navigazione con ROS
  • Progetto: Ricerca di oggetti nell'ambiente
  • Risoluzione dei problemi

Programmazione del Robot (Continuato...)

  • ActionLib
  • Riconoscimento vocale e generazione vocale
  • Controllo di bracci robotici con MoveIt!
  • Controllo del collo robotico per visione attiva
  • Progetto: Ricerca e raccolta di oggetti
  • Risoluzione dei problemi

Testa il tuo Robot

  • Testing unitario

Settimana 04

Estendere le Capacità di un Robot con l'Apprendimento Profondo

  • Percezione - visione, audio e tattilità
  • Rappresentazione del sapere
  • Riconoscimento vocale attraverso NLP (elaborazione del linguaggio naturale)
  • Visione artificiale

Corso di Base sull'Apprendimento Profondo

  • Reti Neurali Artificiali (ANNs)
  • Reti neurali artificiali vs reti neurali biologiche
  • Reti Neurali Feedforward
  • Funzioni di Attivazione
  • Addestramento delle Reti Neurali Artificiali

Corso di Base sull'Apprendimento Profondo (Continuato...)

  • Modelli di Apprendimento Profondo
    • Rete convoluzionale e reti ricorrenti
  • Reti Neurali Convolutive (CNNs o ConvNets)
    • Livello di Convoluzione
    • Livello di Pooling
    • Architettura delle Reti Neurali Convolutive

Settimana 05

Corso di Base sull'Apprendimento Profondo (Continuato...)

  • Reti Neurali Ricorrenti (RNN)
    • Addestramento di una RNN
    • Stabilizzazione dei gradienti durante l'addestramento
    • Reti a memoria a lungo termine
  • Piattaforme e librerie di software per l'apprendimento profondo
    • Apprendimento profondo in ROS

Usare Big Data nel tuo Robot

  • Concetti di Big Data
  • Approcci all'analisi dei dati
  • Strumenti per Big Data
  • Riconoscimento di pattern nei dati
  • Esercizio: NLP e visione artificiale su grandi set di dati

Usare Big Data nel tuo Robot (Continuato...)

  • Processamento distribuito di grandi set di dati
  • Coesistenza e interazione tra Big Data e Robotica
  • Il robot come generatore di dati
    • Sensori per la misurazione della distanza, posizione, visivi, tattili e altre modalità
  • Interpretare i dati sensoriali (ciclo senso-piano-azione)
  • Esercizio: Raccolta di dati in streaming

Programmazione di un Robot Autonomo con Apprendimento Profondo

  • Componenti del robot con apprendimento profondo
  • Configurazione della simulazione del robot
  • Esecuzione di una rete neurale accelerata da CUDA con Caffe
  • Risoluzione dei problemi

Settimana 06

Programmazione di un Robot Autonomo con Apprendimento Profondo (Continuato...)

  • Riconoscimento di oggetti in fotografie o flussi video
  • Abilitare la visione artificiale con OpenCV
  • Risoluzione dei problemi

Analisi dei Dati

  • Utilizzare il robot per raccogliere e organizzare nuovi dati
  • Strumenti e processi per interpretare i dati

Deployment del Robot

  • Trasferimento di un robot simulato al hardware fisico
  • Deployment del robot nel mondo fisico
  • Monitoraggio e manutenzione dei robot in campo

Sicurezza del tuo Robot

  • Prevenire manipolazioni non autorizzate
  • Prevenire hacker dal visualizzare e rubare dati sensibili

Costruire un Robot Collaborativamente

  • Costruire un robot nel cloud
  • Unirsi alla comunità dei robotici

Prospettive Future per i Robot nei Campi della Scienza e dell'Energia

Riepilogo e Conclusione

Requisiti

  • Esperienza di programmazione in C o C++
  • Esperienza di programmazione in Python (utile ma non necessaria; può essere insegnata come parte del corso)
  • Esperienza con la riga di comando Linux

Pubblico

  • Sviluppatori
  • Ingegneri
  • Scienziati
  • Tecnici
 120 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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