Đề cương khóa học
Tuần 01
Giới thiệu
- Điều gì khiến một robot trở nên thông minh?
Robot vật lý so với robot ảo
- Robot thông minh, máy móc thông minh, máy móc có ý thức và Tự động hóa quy trình robot (RPA), v.v.
Vai trò của Trí tuệ nhân tạo (AI) trong Robotics
- Beyond "if-then-else" và máy học
- Các thuật toán đằng sau AI
- Học máy, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), v.v.
- Robotics nhận thức
Vai trò của Big Data trong Robotics
- Quyết định dựa trên dữ liệu và mẫu
Mây và Robotics
- Liên kết robotics với IT
- Xây dựng các robot chức năng hơn có thể truy cập nhiều thông tin và hợp tác
Trường hợp nghiên cứu: Robot công nghiệp
-
Robot cơ khí
- Baxter
-
Robot trong các cơ sở hạt nhân
- Phát hiện và bảo vệ bức xạ
-
Robot trong lò phản ứng hạt nhân
- Phát hiện và bảo vệ bức xạ
Các thành phần phần cứng của robot
- Động cơ, cảm biến, vi điều khiển, camera, v.v.
Các yếu tố phổ biến của robot
- Thị giác máy, nhận diện giọng nói, tổng hợp lời nói, cảm biến khoảng cách, cảm biến áp suất, v.v.
Các khung phát triển cho việc lập trình robot
- Khung mã nguồn mở và thương mại
-
Robot Operating System (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 kiểm soát cấp thấp
- Python cho quản lý
- Lập trình các nút ROS bằng Python và C ++
- Các ngôn ngữ khác
Công cụ để mô phỏng robot vật lý
- Phần mềm mô phỏng và trực quan hóa 3D thương mại và mã nguồn mở
Tuần 02
Chuẩn bị môi trường phát triển
- Cài đặt và thiết lập phần mềm
- Các gói và công cụ hữu ích
Trường hợp nghiên cứu: Robot cơ khí
- Robot trong lĩnh vực công nghệ hạt nhân
- Robot trong hệ thống môi trường
Lập trình robot
- Lập trình một nút bằng Python và C ++
- Hiểu rõ ROS node
- 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 bằng Gazebo / ROS
- Các khung tham chiếu trong ROS và thay đổi tham chiếu
- Xử lý thông tin 2D từ camera với OpenCV
- Xử lý thông tin từ laser
- Dự án: Theo dõi an toàn các vật thể theo màu sắc
- Giải quyết sự cố
Tuần 03
Lập trình robot (Tiếp tục...)
- Dịch vụ trong ROS
- Xử lý thông tin 3D từ cảm biến RGB-D với PCL
- Bản đồ và Điều hướng với ROS
- Dự án: Tìm kiếm các vật thể trong môi trường
- Giải quyết sự cố
Lập trình robot (Tiếp tục...)
- ActionLib
- Nhận diện giọng nói và Tổng hợp lời nói
- Kiểm soát cánh tay robot bằng MoveIt!
- Kiểm soát cổ robot cho thị giác chủ động
- Dự án: Tìm kiếm và thu thập các vật thể
- Giải quyết sự cố
Kiểm thử robot của bạn
- Kiểm thử đơn vị
Tuần 04
Mở rộng khả năng của robot với Học sâu
- Nhận biết -- thị giác, âm thanh và xúc giác
- Đại diện kiến thức
- Nhận diện giọng nói qua NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên)
- Thị giác máy tính
Khóa học ngắn hạn về Học sâu
- Mạng Neuron Nhân tạo (ANNs)
- Mạng Neuron Nhân tạo so với Mạng Neuron Sinh học
- Mạng neuron feedforward
- Hàm kích hoạt
- Đào tạo Mạng Neuron Nhân tạo
Khóa học ngắn hạn về Học sâu (Tiếp tục...)
-
Các mô hình Học sâu
- Mạng cuộn và Mạng tái phát
-
Mạng neuron cuộn (CNNs hoặc ConvNets)
- Lớp cuộn
- Lớp pooling
- Kiến trúc Mạng neuron cuộn
Tuần 05
Khóa học ngắn hạn về Học sâu (Tiếp tục...)
-
Mạng neuron tái phát (RNN)
- Đào tạo RNN
- Ổn định gradient trong quá trình đào tạo
- Mạng neuron nhớ dài ngắn hạn
-
Các nền tảng và thư viện phần mềm Học sâu
- Học sâu trong ROS
Sử dụng Big Data cho robot của bạn
- Các khái niệm về Big Data
- Các cách tiếp cận phân tích dữ liệu
- Công cụ Big Data
- Nhận biết mô hình trong dữ liệu
- Bài tập: NLP và Thị giác máy tính trên các bộ dữ liệu lớn
Sử dụng Big Data cho robot của bạn (Tiếp tục...)
- Xử lý phân tán các bộ dữ liệu lớn
- Sự tồn tại và giao thoa giữa Big Data và Robotics
-
Robot như là nguồn tạo ra dữ liệu
- Cảm biến đo khoảng cách, vị trí, thị giác, xúc giác, và các phương thức khác
- Hiểu ý nghĩa của dữ liệu cảm biến (vòng lặp sense-plan-act)
- Bài tập: Thu thập dữ liệu streaming
Lập trình robot tự động hóa với Học sâu
- Các thành phần của robot Học sâu
- Thiết lập mô phỏng robot
- Chạy mạng neuron được tăng tốc CUDA với Cafe
- Giải quyết sự cố
Tuần 06
Lập trình robot tự động hóa với Học sâu (Tiếp tục...)
- Nhận biết các vật thể trong ảnh hoặc luồng video
- Kích hoạt thị giác máy tính bằng OpenCV
- Giải quyết sự cố
Phân tích dữ liệu
- Sử dụng robot để thu thập và tổ chức dữ liệu mới
- Công cụ và quy trình để hiểu ý nghĩa của dữ liệu
Triển khai robot
- Chuyển đổi từ mô phỏng sang phần cứng vật lý
- Triển khai robot trong thế giới thực
- Giám sát và bảo dưỡng robot trong lĩnh vực
Bảo mật robot của bạn
- Ngăn chặn sự can thiệp trái phép
- Ngăn chặn hacker xem và đánh cắp dữ liệu nhạy cảm
Xây dựng robot hợp tác
- Xây dựng robot trong đám mây
- Tham gia cộng đồng robotics
Tương lai của robot trong lĩnh vực khoa học và năng lượng
Tổng kết và Kết luận
Yêu cầu
- Kinh nghiệm lập trình trong C hoặc C++
- Kinh nghiệm lập trình trong Python (có ích nhưng không bắt buộc; có thể được dạy như một phần của khóa học)
- Kinh nghiệm sử dụng dòng lệnh Linux
Đối tượng tham gia
- Lập trình viên
- Kỹ sư
- Nhà khoa học
- Kỹ thuật viên
Đánh giá (2)
Cung cấp các tài liệu (máy ảo) để bạn có thể bắt ngay vào các bài tập, cùng với phần giải thích về cốt lõi của ROS2. Lý do tại sao mọi thứ lại hoạt động theo một cách nhất định.
Arjan Bakema
Khóa học - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Dịch thuật bằng máy
kiến thức và việc sử dụng AI cho Robot trong Tương lai.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Khóa học - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Dịch thuật bằng máy