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
 84 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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