Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Plan Szkolenia
Tydzień 01
Wprowadzenie
- Co sprawia, że robot jest inteligentny?
Fizyczne vs Wirtualne Roboty
- Inteligentne Roboty, Inteligentne Maszyny, Sentymentalne Maszyny i Automatyzacja Procesów Robotycznych (RPA) itp.
Rola Sztucznej Inteligencji (AI) w Robotyce
- Poniżej "if-then-else" i maszyny uczenia się
- Algorytmy stojące za AI
- Uczenie maszynowe, komputerowe wizja, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) itp.
- Kognitywna robotyka
Rola Big Data w Robotyce
- Podejmowanie decyzji na podstawie danych i wzorców
Chmura i Robotyka
- Łączenie robotyki z IT
- Budowanie bardziej funkcjonalnych robotów, które mają dostęp do więcej informacji i współpracują
Przewodnik: Przemysłowe Roboty
- Mechaniczne Roboty
- Baxter
- Roboty w Instalacjach Jądrowych
- Wykrywanie i ochrona przed promieniowaniem
- Roboty w Reaktorach Jądrowych
- Wykrywanie i ochrona przed promieniowaniem
Komponenty Sprzętowe Robota
- Silniki, czujniki, mikrosterowniki, kamery itp.
Wspólne Elementy Robotów
- Wizja maszynowa, rozpoznawanie mowy, synteza mowy, czujniki bliskości, czujniki ciśnienia itp.
Ramy Programowe do Programowania Robota
- Otwarte i komercyjne ramy programowe
- Robot Operating System (ROS)
- Architektura: przestrzeń robocza, tematy, wiadomości, usługi, węzły, actionlibs, narzędzia itp.
Języki do Programowania Robota
- C++ do kontrolowania na niższym poziomie
- Python do orchestracji
- Programowanie węzłów ROS w Pythonie i C++
- Inne języki
Narzędzia do Symulowania Fizycznego Robota
- Komercyjne i otwarte oprogramowanie do symulacji i wizualizacji 3D
Tydzień 02
Przygotowanie Środowiska Rozwojowego
- Instalacja i konfiguracja oprogramowania
- Użyteczne pakiety i narzędzia
Przewodnik: Mechaniczne Roboty
- Roboty w dziedzinie technologii jądrowej
- Roboty w systemach środowiskowych
Programowanie Robota
- Programowanie węzła w Pythonie i C++
- Zrozumienie węzła ROS
- Wiadomości i tematy w ROS
- Paradigma publikacji/subskrypcji
- Projekt: Bump & Go z prawdziwym robotem
- Diagnostyka
- Symulacja robotów z Gazebo / ROS
- Ramy w ROS i zmiany referencyjne
- Przetwarzanie informacji 2D z kamer z OpenCV
- Przetwarzanie informacji z lasera
- Projekt: Bezpieczne śledzenie obiektów po kolorze
- Diagnostyka
Tydzień 03
Programowanie Robota (Część 2...)
- Usługi w ROS
- Przetwarzanie informacji 3D z czujników RGB-D z PCL
- Mapowanie i Nawigacja z ROS
- Projekt: Szukanie obiektów w środowisku
- Diagnostyka
Programowanie Robota (Część 2...)
- ActionLib
- Rozpoznawanie mowy i generowanie mowy
- Kontrolowanie ręki robota z MoveIt!
- Kontrolowanie szyi robota dla aktywnego widzenia
- Projekt: Szukanie i zbieranie obiektów
- Diagnostyka
Testowanie Twojego Robota
- Testy jednostkowe
Tydzień 04
Rozszerzanie Możliwości Robota za Pomocą Uczenia Głębokiego
- Percepcja – wzrok, dźwięk i haptika
- Reprezentacja wiedzy
- Rozpoznawanie mowy za pomocą NLP (natural language processing)
- Komputerowa wizja
Szybki Kurs z Uczenia Głębokiego
- Sztuczne Sieci Neuronowe (ANNs)
- Sztuczne Sieci Neuronowe vs. Biologiczne Sieci Neuronowe
- Sieci Neuronowe Przód-Zad
- Funkcje Aktywacji
- Trenowanie Sztucznych Sieci Neuronowych
Szybki Kurs z Uczenia Głębokiego (Część 2...)
- Modele Uczenia Głębokiego
- Sieci Konwolucyjne i Sieci Rekurentne
- Sieci Konwolucyjne (CNNs lub ConvNets)
- Warstwa Konwolucji
- Warstwa Poolsingowa
- Architektura Sieci Konwolucyjnej
Tydzień 05
Szybki Kurs z Uczenia Głębokiego (Część 2...)
- Sieci Neuronowe Rekurentne (RNN)
- Trenowanie RNN
- Stabilizowanie gradientów podczas treningu
- Sieci długoterminowej pamięci
- Platformy i Biblioteki Oprogramowania do Uczenia Głębokiego
- Uczenie głębokie w ROS
Używanie Big Data w Twoim Robotzie
- Pojęcia Big Data
- Podejścia do analizy danych
- Narzędzia Big Data
- Rozpoznawanie wzorców w danych
- Ćwiczenie: NLP i Komputerowa Wizja na dużych zestawach danych
Używanie Big Data w Twoim Robotzie (Część 2...)
- Rozproszone przetwarzanie dużych zestawów danych
- Współistnienie i wzajemne nawoływanie Big Data i Robotyki
- Robot jako generator danych
- Czujniki pomiaru zasięgu, pozycjonowania, wzroku, dotyku i inne modality
- Zrozumienie danych sensorycznych (pętla sense-plan-act)
- Ćwiczenie: Capturing streaming data
Programowanie Autonomicznego Robota z Uczeniem Głębokim
- Komponenty robota z uczeniem głębokim
- Konfiguracja symulatora robota
- Uruchamianie sieci neuronowej z przyspieszeniem CUDA z Cafe
- Diagnostyka
Tydzień 06
Programowanie Autonomicznego Robota z Uczeniem Głębokim (Część 2...)
- Rozpoznawanie obiektów na zdjęciach lub strumieniach wideo
- Włączanie komputerowej wizji z OpenCV
- Diagnostyka
Analiza Danych
- Używanie robota do zbierania i organizowania nowych danych
- Narzędzia i procesy do zrozumienia danych
Wdrażanie Robota
- Przejście z symulowanego robota na fizyczny sprzęt
- Wdrażanie robota w świecie fizycznym
- Monitorowanie i serwisowanie robotów na placu budowy
Bezpieczeństwo Twojego Robota
- Zapobieganie nieautoryzowanemu manipulowaniu
- Zapobieganie hakerom w dostępie i kradzieży wrażliwych danych
Budowanie Robota Wspólnie
- Budowanie robota w chmurze
- Dołączenie do społeczności robotyki
Przyszły Wzgląd na Roboty w Nauce i Energetyce
Podsumowanie i Wnioski
Wymagania
- Doświadczenie w programowaniu w języku C lub C++
- Doświadczenie w programowaniu w języku Python (przyda się, ale nie jest konieczne; może być nauczone w ramach kursu)
- Doświadczenie z wierszem polecenia Linux
Grupa docelowa
- Programiści
- Inżynierowie
- Naukowcy
- Technikowie
120 godzin
Opinie uczestników (2)
Dobrze omówione przez trenera przykłady ćwiczeń
Mariusz - Politechnika Opolska
Szkolenie - Artificial Intelligence (AI) for Mechatronics
Czuje, że zdobyłem podstawowe umiejętności potrzebne do zrozumienia, jak ROS się składa, i jak strukturować projekty w nim.
Dan Goldsmith - Coventry University
Szkolenie - ROS: Programming for Robotics
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
