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課程簡介
第01周
介紹
- 什麼讓機器人變得智能?
物理機器人與虛擬機器人
- 智能機器人、智能機器、有感知能力的機器與機器人流程自動化(RPA)等
人工智能(AI)在機器人中的作用
- 超越“if-then-else”與學習機器
- AI背後的算法
- 機器學習、計算機視覺、自然語言處理(NLP)等
- 認知機器人
大數據在機器人中的作用
- 基於數據和模式的決策
雲與機器人
- 將機器人與IT連接
- 構建功能更強大的機器人,使其能夠訪問更多信息並進行協作
案例研究:工業機器人
- 機械機器人
- Baxter
- 核設施中的機器人
- 輻射檢測與防護
- 核反應堆中的機器人
- 輻射檢測與防護
機器人的硬件組件
- 電機、傳感器、微控制器、攝像頭等
機器人的常見元素
- 機器視覺、語音識別、語音合成、接近感應、壓力感應等
機器人編程的開發框架
- 開源與商業框架
- 機器人操作系統(ROS)
- 架構:工作空間、主題、消息、服務、節點、actionlibs、工具等
機器人編程語言
- C++用於底層控制
- Python用於編排
- 使用Python和C++編程ROS節點
- 其他語言
物理機器人模擬工具
- 商業與開源的3D模擬與可視化軟件
第02周
準備開發環境
- 軟件安裝與設置
- 有用的包與工具
案例研究:機械機器人
- 核技術領域的機器人
- 環境系統中的機器人
機器人編程
- 使用Python和C++編程節點
- 理解ROS節點
- ROS中的消息與主題
- 發佈/訂閱範式
- 項目:使用真實機器人進行Bump & Go
- 故障排除
- 使用Gazebo/ROS模擬機器人
- ROS中的幀與參考變化
- 使用OpenCV處理攝像頭的2D信息
- 激光的信息處理
- 項目:通過顏色安全跟蹤物體
- 故障排除
第03周
機器人編程(續...)
- ROS中的服務
- 使用PCL處理RGB-D傳感器的3D信息
- 使用ROS進行地圖與導航
- 項目:在環境中搜索物體
- 故障排除
機器人編程(續...)
- ActionLib
- 語音識別與語音生成
- 使用MoveIt!控制機械臂
- 控制機器人頸部以實現主動視覺
- 項目:搜索與收集物體
- 故障排除
測試你的機器人
- 單元測試
第04周
通過深度學習擴展機器人的能力
- 感知——視覺、音頻與觸覺
- 知識表示
- 通過自然語言處理(NLP)進行語音識別
- 計算機視覺
深度學習速成課程
- 人工神經網絡(ANNs)
- 人工神經網絡與生物神經網絡的比較
- 前饋神經網絡
- 激活函數
- 訓練人工神經網絡
深度學習速成課程(續...)
- 深度學習模型
- 卷積網絡與循環網絡
- 卷積神經網絡(CNNs或ConvNets)
- 卷積層
- 池化層
- 卷積神經網絡架構
第05周
深度學習速成課程(續...)
- 循環神經網絡(RNN)
- 訓練RNN
- 在訓練期間穩定梯度
- 長短期記憶網絡
- 深度學習平臺與軟件庫
- ROS中的深度學習
在機器人中使用大數據
- 大數據概念
- 數據分析方法
- 大數據工具
- 識別數據中的模式
- 練習:在大數據集上進行NLP與計算機視覺
在機器人中使用大數據(續...)
- 大數據集的分佈式處理
- 大數據與機器人的共存與相互促進
- 機器人作爲數據生成器
- 距離測量傳感器、位置、視覺、觸覺傳感器及其他模態
- 理解感知數據(感知-計劃-行動循環)
- 練習:捕獲流數據
編程自主深度學習機器人
- 深度學習機器人組件
- 設置機器人模擬器
- 使用Caffe運行CUDA加速的神經網絡
- 故障排除
第06周
編程自主深度學習機器人(續...)
- 識別照片或視頻流中的物體
- 使用OpenCV啓用計算機視覺
- 故障排除
數據分析
- 使用機器人收集與組織新數據
- 理解數據的工具與流程
部署機器人
- 將模擬機器人過渡到物理硬件
- 在物理世界中部署機器人
- 監控與維護現場機器人
保護你的機器人
- 防止未經授權的篡改
- 防止黑客查看與竊取敏感數據
協作構建機器人
- 在雲端構建機器人
- 加入機器人社區
機器人在科學與能源領域的未來展望
總結與結論
最低要求
- C或C++編程經驗
- Python編程經驗(有用但非必需,可作爲課程內容教授)
- Linux命令行經驗
受衆
- 開發者
- 工程師
- 科學家
- 技術員
120 時間:
客戶評論 (1)
I feel I get the core skills I need to understand how the ROS fits together, and how to structure projects in it.