Đề cương khóa học

Tuần 01

Giới thiệu

  • Nguyên nhân làm cho một robot trở nên thông minh?

Robot vật lý so với robot ảo

  • Robot thông minh, Máy móc thông minh, Máy móc có trí tuệ và Tự động hóa quy trình robot (RPA), v.v.

Vai trò của Trí tuệ nhân tạo (AI) trong Robot học

  • Vượt qua "if-then-else" và máy học
  • Các thuật toán đằng sau AI
  • Học máy, xử lý hình ảnh máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), v.v.
  • Robot học nhận thức

Vai trò của Dữ liệu lớn trong Robot học

  • Quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu và mẫu

Cloud và Robot học

  • Liên kết Robot học với IT
  • Xây dựng các robot có chức năng hơn, truy cập nhiều thông tin hơn và hợp tác

Bài học thực tế: Robot công nghiệp

  • Robot cơ khí
    • Baxter
  • Robot trong các cơ sở hạt nhân
    • Phát hiện và bảo vệ từ tia phóng xạ
  • Robot trong các lò phản ứng hạt nhân
    • Phát hiện và bảo vệ từ tia phóng xạ

Các thành phần phần cứng của một robot

  • Động cơ, cảm biến, bộ điều khiển vi điều khiển, camera, v.v.

Các yếu tố chung của robot

  • Thị giác máy tính, nhận diện giọng nói, tổng hợp giọng nói, cảm biến khoảng cách, cảm biến áp lực, v.v.

Các khung phát triển để lập trình robot

  • Khung nguồn mở và thương mại
  • Hệ điều hành Robot (ROS)
    • Kiến trúc: không gian làm việc, chủ đề, tin nhắn, dịch vụ, nút, actionlibs, công cụ, v.v.

Ngôn ngữ để lập trình robot

  • C++ cho việc điều khiển cấp thấp
  • Python cho việc điều phối
  • Lập trình các nút ROS bằng Python và C++
  • Các ngôn ngữ khác

Các công cụ để mô phỏng robot vật lý

  • Phần mềm mô phỏng và hiển thị 3D thương mại và nguồn mở

Tuần 02

Chuẩn bị môi trường phát triển

  • Cài đặt và thiết lập phần mềm
  • Các gói và công cụ hữu ích

Bài học thực tế: Robot cơ khí

  • Robot trong lĩnh vực công nghệ hạt nhân
  • Robot trong các hệ thống môi trường

Lập trình robot

  • Lập trình một nút bằng Python và C++
  • Hiểu về nút ROS
  • Tin nhắn và chủ đề trong ROS
  • Mô hình xuất bản/đăng ký
  • Dự án: Bump & Go với robot thực tế
  • Giải quyết sự cố
  • Mô phỏng robot với Gazebo / ROS
  • Khung trong ROS và thay đổi tham chiếu
  • Xử lý thông tin 2D của camera với OpenCV
  • Xử lý thông tin của laser
  • Dự án: Theo dõi an toàn các đối tượng theo màu sắc
  • Giải quyết sự cố

Tuần 03

Lập trình robot (Tiếp tục...)

  • Dịch vụ trong ROS
  • Xử lý thông tin 3D của cảm biến RGB-D với PCL
  • Bản đồ và Đi lái với ROS
  • Dự án: Tìm kiếm các đối tượng trong môi trường
  • Giải quyết sự cố

Lập trình robot (Tiếp tục...)

  • ActionLib
  • Nhận diện giọng nói và sinh giọng nói
  • Điều khiển cánh tay robot với MoveIt!
  • Điều khiển cổ robot cho thị giác chủ động
  • Dự án: Tìm kiếm và thu thập các đối tượng
  • Giải quyết sự cố

Kiểm tra robot của bạn

  • Kiểm tra đơn vị

Tuần 04

Mở rộng khả năng của robot bằng Deep Learning

  • Nhận thức -- thị giác, âm thanh và cảm giác
  • Biểu diễn kiến thức
  • Nhận diện giọng nói thông qua NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên)
  • Thị giác máy tính

Khóa học nhanh về Deep Learning

  • Mạng nơron nhân tạo (ANNs)
  • Mạng nơron nhân tạo so với mạng nơron sinh học
  • Mạng nơron truyền tiếp
  • Hàm kích hoạt
  • Huấn luyện mạng nơron nhân tạo

Khóa học nhanh về Deep Learning (Tiếp tục...)

  • Mô hình Deep Learning
    • Mạng tiện tích và mạng hồi quỹ
  • Mạng tiện tích nhân tạo (CNNs hoặc ConvNets)
    •  Tầng tích chập
    •  Tầng thu gọn
    •  Kiến trúc mạng tiện tích nhân tạo

Tuần 05

Khóa học nhanh về Deep Learning (Tiếp tục...)

  • Mạng nơron hồi quỹ (RNN)
    • Huấn luyện một mạng RNN
    • Đảm bảo ổn định các độ dốc trong quá trình huấn luyện
    • Mạng nhớ ngắn hạn dài
  • Nền tảng và thư viện phần mềm Deep Learning
    • Deep Learning trong ROS

Sử dụng Dữ liệu lớn trong robot của bạn

  • Khái niệm về dữ liệu lớn
  • Cách tiếp cận phân tích dữ liệu
  • Công cụ cho dữ liệu lớn
  • Nhận diện mẫu trong dữ liệu
  • Bài tập: NLP và Thị giác máy tính trên các tập dữ liệu lớn

Sử dụng Dữ liệu lớn trong robot của bạn (Tiếp tục...)

  • Xử lý phân tán các tập dữ liệu lớn
  • Tồn tại cùng nhau và thúc đẩy sự phát triển của Dữ liệu lớn và Robot học
  • Robot như một nhà sản xuất dữ liệu
    • Cảm biến đo khoảng cách, vị trí, cảm biến thị giác, cảm biến tiếp xúc và các phương thức khác
  • Hiểu các dữ liệu cảm giác (vòng lặp sense-plan-act)
  • Bài tập: Bắt các dữ liệu luồng

Lập trình robot tự động học sâu

  • Các thành phần robot học sâu
  • Cài đặt mô phỏng robot
  • Chạy một mạng nơron được tăng tốc bởi CUDA với Cafe
  • Giải quyết sự cố

Tuần 06

Lập trình robot tự động học sâu (Tiếp tục...)

  • Nhận diện các đối tượng trong các ảnh hoặc các luồng video
  • Kích hoạt thị giác máy tính với OpenCV
  • Giải quyết sự cố

Phân tích dữ liệu

  • Sử dụng robot để thu thập và sắp xếp dữ liệu mới
  • Công cụ và quá trình để hiểu dữ liệu

Triển khai robot

  • Chuyển đổi robot mô phỏng sang phần cứng vật lý
  • Triển khai robot trong thế giới vật lý
  • Giám sát và bảo trì robot trong lĩnh vực

Bảo mật robot của bạn

  • Ngăn chặn sự can thiệp trái phép
  • Ngăn chặn hacker xem và lấy dữ liệu nhạy cảm

Xây dựng robot hợp tác

  • Xây dựng robot trong cloud
  • Tham gia cộng đồng Robot học

Tầm nhìn về tương lai của robot trong lĩnh vực khoa học và năng lượng

Tóm tắt và kết luận

Requirements

  • Kinh nghiệm lập trình trong C hoặc C++
  • Kinh nghiệm lập trình Python (có ích nhưng không bắt buộc; có thể được dạy trong khóa học)
  • Kinh nghiệm với dòng lệnh Linux

Đối tượng

  • Nhà phát triển
  • Kỹ sư
  • Nhà khoa học
  • Kỹ thuật viên
 120 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (1)

Upcoming Courses

Related Categories