Struttura del corso
Sezione 01
Giorno 01
Introduzione
- Cosa rende intelligente un robot intelligente?
Fisico vs virtuale Smart Robots
- Smart Robots, Macchine intelligenti, Macchine senzienti e Robotic Process Automation (RPA), ecc.
Il ruolo di Artificial Intelligence (AI) in Smart Robots
- Oltre il "se-allora-altrimenti" e la macchina dell'apprendimento
- Gli algoritmi alla base dell'intelligenza artificiale
- IA in Smart Robots: apprendimento automatico, visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), ecc.
- Robotica cognitiva
Il ruolo di Big Data in Smart Robots
- Processo decisionale basato su dati e modelli
La nuvola e Smart Robots
- Collegare la robotica con l'IT
- Costruire robot più funzionali che accedono a più informazioni e collaborano
Caso di studio: Meccanica Smart Robots
- Industriale Smart Robots
- Baxter
- Robot per il servizio personale
- Robot domestici che assistono gli anziani, auto intelligenti a guida autonoma
- Robot di servizio professionali
- Robot agricoli nelle operazioni di gestione dei latticini
Componenti hardware di uno Smart Robot
- Motori, sensori, microcontrollori, telecamere, ecc.
Comune Elements di Smart Robots
- Visione industriale, riconoscimento vocale, sintesi vocale, rilevamento di prossimità, rilevamento della pressione, ecc.
Quadri di sviluppo per Programming un robot intelligente
- Framework open source e commerciali
- Sistema operativo del robot (ROS)
- Architettura: area di lavoro, argomenti, messaggi, servizi, nodi, actionlibs, strumenti, ecc.
Languages per Programming un robot intelligente
- C++ Per il controllo di basso livello
- Python per l'orchestrazione
- Programming ROS nodi in Python e C ++
- Altre lingue
Strumenti per la simulazione di un robot intelligente fisico
- Software di simulazione e visualizzazione 3D commerciale e open source
Preparazione dell'ambiente di sviluppo
- Installazione e configurazione del software
- Pacchetti e utilità utili
Giorno 02
Programming Il robot intelligente
- Programming un nodo in Python e C ++
- Informazioni sul nodo ROS
- Messaggi e argomenti in ROS
- Paradigma di pubblicazione / abbonamento
- Progetto: Bump & Go con un vero robot
- Risoluzione dei problemi
- Simulazione di robot con gazebo / ROS
- Fotogrammi in ROS e modifiche ai riferimenti
- Elaborazione delle informazioni 2D delle telecamere con OpenCV
- Elaborazione delle informazioni di un laser
- Progetto: Tracciamento sicuro degli oggetti in base al colore
- Risoluzione dei problemi
Giorno 03
Programming Il robot intelligente (Continua...)
- Servizi a ROS
- Elaborazione 3D delle informazioni di sensori RGB-D con PCL
- Mappe e Navigazione con ROS
- Progetto: Ricerca di oggetti nell'ambiente
- Risoluzione dei problemi
Sezione 02
Giorno 04
Programming Il robot intelligente (Continua...)
- Azione Lib
- Speech Recognition e Generazione vocale
- Controllo dei bracci robotici con MoveIt!
- Controllo del collo robotico per la visione attiva
- Progetto: Ricerca e raccolta di oggetti
- Risoluzione dei problemi
Testare il tuo robot intelligente
- Test unitari
Giorno 05
Estensione delle capacità di un robot intelligente con Deep Learning
- Percezione: vista, audio e tattilità
- Rappresentazione della conoscenza
- Riconoscimento vocale tramite NLP (elaborazione del linguaggio naturale)
- Visione artificiale
Corso accelerato in Deep Learning
- Artificiale Neural Networks (ANN)
- Artificiale Neural Networks vs. Biologico Neural Networks
- Inoltro Neural Networks
- Funzioni di attivazione
- Formazione Artificiale Neural Networks
Giorno 06
Corso accelerato in Deep Learning (Continua...)
- Deep Learning Modelli
- Reti convoluzionali e reti ricorrenti
- Convoluzionale Neural Networks (CNN o ConvNet)
- Strato di convoluzione
- Livello di pooling
- Convoluzionale Neural Networks Architettura
Sezione 03
Giorno 07
Corso accelerato in Deep Learning (Continua...)
- Ricorrente Neural Networks (RNN)
- Formazione di una RNN
- Stabilizzare i gradienti durante l'allenamento
- Reti di memoria a breve termine lunghe
- Deep Learning Piattaforme e librerie software
- Deep Learning in ROS
Giorno 08
Utilizzo di Big Data nel tuo robot intelligente
- Concetti relativi ai big data
- Approcci all'analisi dei dati
- Big Data Utensili
- Riconoscimento dei modelli nei dati
- Esercizio: PNL e Computer Vision su grandi set di dati
Giorno 09
Utilizzo di Big Data nel robot intelligente (Continua...)
- Elaborazione distribuita di grandi set di dati
- Coesistenza e fecondazione incrociata di Big Data e Robotics
- Lo Smart Robot come generatore di dati
- Sensori di misurazione della portata, sensori di posizione, visivi, tattili e altre modalità
- Dare un senso ai dati sensoriali (ciclo senso-piano-atto)
- Esercizio: Acquisizione di dati in streaming
Sezione 04
Giorno 10
Programming Un robot intelligente autonomo Deep Learning
- Deep Learning Componenti del robot
- Configurazione del simulatore di robot
- Esecuzione di una rete neurale accelerata da CUDA con Cafe
- Risoluzione dei problemi
Giorno 11
Programming Un robot intelligente autonomo Deep Learning (Continua...)
- Riconoscimento di oggetti in fotografie o flussi video
- Abilitazione della visione artificiale con OpenCV
- Risoluzione dei problemi
Giorno 12
Analisi dei dati
- Utilizzo dello Smart Robot per raccogliere e organizzare nuovi dati
Costruire un robot intelligente in modo collaborativo
Distribuzione del robot intelligente su hardware fisico
Monitoraggio e manutenzione Smart Robots sul campo
Proteggi il tuo robot
- Prevenzione di manomissioni non autorizzate
- Impedire agli hacker di visualizzare e rubare dati aziendali sensibili (carte di credito, informazioni sui dipendenti, ecc.)
Entrare a far parte della comunità Robotics
Futuro Outlook per Smart Robots
Osservazioni conclusive
Requisiti
- Esperienza di programmazione in C++
- Esperienza di programmazione in Python
- Esperienza con la riga di comando di Linux
Recensioni (1)
Ogni volta che non ero sicuro di qualche esercizio, l'allenatore me lo spiegava in diversi modi, finché non capivo.
Oncel Seleamet - IRROM Industrie
Corso - PLC Ladder Programming
Traduzione automatica