Struttura del corso

Sezione 01

Giorno 01 Introduzione

    Cosa rende intelligente un robot intelligente?

Fisico vs Virtuale Smart Robots

    Smart Robots, Smart Machines, Sentient Machines e Robotic Process Automation (RPA), ecc.

Il ruolo dell'intelligenza artificiale (AI) in Smart Robots

    Oltre il "se-allora-altro" e la macchina che apprende Gli algoritmi alla base dell'IA AI in Smart Robots: apprendimento automatico, visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), ecc. Robotica cognitiva

Il ruolo dei 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: Meccanico Smart Robots

    Industriale Smart Robots Baxter
Robot di servizio personale Robot domestici che assistono gli anziani, auto intelligenti a guida autonoma
  • Robot di servizio professionale Robot agricoli nelle operazioni lattiero-casearie
  • Componenti hardware di uno Smart Robot
  • Motori, sensori, microcontrollori, telecamere, ecc.
  • Elementi comuni di Smart Robots

      Visione artificiale, riconoscimento vocale, sintesi vocale, rilevamento di prossimità, rilevamento della pressione, ecc.

    Framework 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, actionlib, strumenti, ecc.

    Lingue per Programming un robot intelligente

      C++ per il controllo di basso livello Python per l'orchestrazione Programmazione 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

      Programmazione di un nodo in Python e C++ Informazioni sul nodo ROS Messaggi e argomenti in ROS Paradigma pubblicazione/sottoscrizione Progetto: Bump & Go con robot reale Risoluzione dei problemi Simulazione di robot con Gazebo / ROS Fotogrammi in ROS e modifiche di riferimento 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 in ROS Elaborazione delle informazioni 3D di sensori RGB-D con PCL Mappe e navigazione con ROS Progetto: Search per oggetti nell'ambiente Risoluzione dei problemi

     

      Sezione 02

    Giorno 04 Programming Il robot intelligente (Continua...)

    ActionLib Speech Recognition e Generazione vocale Il controllo dei bracci robotici con MoveIt! Controllo del collo robotico per una visione attiva Progetto: Ricerca e raccolta di oggetti Risoluzione dei problemi

    Testare il tuo robot intelligente

      Test unitari

    Giorno 05 Estendere le capacità di un robot intelligente con Deep Learning

      Percezione: visione, audio e tattile Rappresentazione della conoscenza Riconoscimento vocale tramite NLP (elaborazione del linguaggio naturale) Computer Visione

    Corso accelerato in Deep Learning

      Artificiale Neural Networks (ANN) Artificiale Neural Networks vs. biologico Neural Networks Feedforward 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 ConvNets)  Livello di convoluzione

       Livello di pooling
     Architettura convoluzionale Neural Networks
  • Sezione 03
  • Giorno 07 Corso accelerato in Deep Learning (Continua...)
  • Ricorrente Neural Networks (RNN) Addestramento di un RNN Stabilizzare i gradienti durante l'allenamento Reti di memoria a breve termine a lungo termine
  • Piattaforme di deep learning e librerie software Deep Learning in ROS

    Giorno 08 Utilizzo di Big Data nel tuo Smart Robot

      Concetti relativi ai Big Data Approcci all'analisi dei dati Strumenti per i Big Data Riconoscere i modelli nei dati Esercizio: PNL e Computer Vision su grandi insiemi di dati
    Giorno 09 Utilizzo di Big Data nel tuo robot intelligente (continua...)
  • Elaborazione distribuita di grandi insiemi di dati Coesistenza e fertilizzazione 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-azione)

      Esercizio: Acquisizione di dati in streaming

     

      Sezione 04
    Giorno 10 Programming Un robot intelligente autonomo per il deep learning
  • Deep Learning Componenti per 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 per il 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

    Implementazione del tuo robot intelligente su hardware fisico

      Monitoraggio e manutenzione Smart Robots sul campo

    Proteggere il tuo robot

      Prevenzione di manomissioni non autorizzate Impedire agli hacker di visualizzare e rubare dati aziendali sensibili (carta di credito, informazioni sui dipendenti, ecc.)

    Adesione alla Robotics Community

    Prospettive future 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


    Data Inizio

    Data Fine


    Le date sono soggette a disponibilità e si svolgono tra le 09:30 e le 16:30.

    Prezzo per Partecipante

    Corsi relativi

    AI and Robotics for Nuclear - Extended

      120 ore

    AI and Robotics for Nuclear

      80 ore

    Categorie relative