Kursplan

Vecka 01

Introduktion

  • Vad gör en robot smart?

Fysiska vs Virtuella Robotar

  • Smarta robotar, smarta maskiner, medvetna maskiner och Robotic Process Automation (RPA), etc.

KI:s Roll inom Robotik

  • Utöver "if-then-else" och den lärande maskinen
  • Algoritmerna bakom KI
  • Maskininlärning, datorseende, bearbetning av naturligt språk (NLP), etc.
  • Kognitiv robotik

Big Data:s Roll inom Robotik

  • Beslutsfattande baserat på data och mönster

Molnet och Robotik

  • Anslutning av robotik med IT
  • Skapa mer funktionella robotar som har tillgång till mer information och samarbetar

Fallstudie: Industrirobotar

  • Mekaniska robotar
    • Baxter
  • Robotar i kärnkraftsanläggningar
    • Detektion och skydd mot strålning
  • Robotar i kärnreaktorer
    • Detektion och skydd mot strålning

Hårdvarukomponenter i en Robot

  • Motorer, sensorer, mikrokontrollrar, kameror, etc.

Gemensamma Element i Robotar

  • Maskinseende, röstigenkänning, tal syntes, närhetsskanning, tryckskanning, etc.

Utvecklingsramar för Programmering av en Robot

  • Öppen källkod och kommersiella ramar
  • Robot Operating System (ROS)
    • Arkitektur: arbetsyta, ämnen, meddelanden, tjänster, noder, actionlibs, verktyg, etc.

Språk för Programmering av en Robot

  • C++ för låg nivå kontroll
  • Python för orkestrering
  • Programmering av ROS noder i Python och C++
  • Andra språk

Verktyg för Simulering av en Fysisk Robot

  • Kommersiell och öppen källkod 3D simulerings- och visualiseringsprogramvara

Vecka 02

Förberedelse av Utvecklingsmiljö

  • Installering och inställning av programvara
  • Användbara paket och verktyg

Fallstudie: Mekaniska Robotar

  • Robotar inom kärnkraftsteknik
  • Robotar i miljösystem

Programmering av Robot

  • Programmering av en nod i Python och C++
  • Förståelse av ROS nod
  • Meddelanden och ämnen i ROS
  • Publikation / prenumerationsparadigm
  • Projekt: Bump & Go med en riktig robot
  • Felsökning
  • Simulering av robotar med Gazebo / ROS
  • Ramar i ROS och referensändringar
  • 2D-bearbetning av kamerainformation med OpenCV
  • Bearbetning av laserinformation
  • Projekt: Säker följning av objekt efter färg
  • Felsökning

Vecka 03

Programmering av Robot (Fortsättning...)

  • Tjänster i ROS
  • 3D-bearbetning av RGB-D-sensorer med PCL
  • Kartor och navigation med ROS
  • Projekt: Sökning efter objekt i miljön
  • Felsökning

Programmering av Robot (Fortsättning...)

  • ActionLib
  • Röstigenkänning och röstgenerering
  • Kontroll av robotarmar med MoveIt!
  • Kontroll av robotnacke för aktiv syn
  • Projekt: Sökning och insamling av objekt
  • Felsökning

Testning av Din Robot

  • Enhetstestning

Vecka 04

Utöka en Robot:s Förmåga med Djupinlärning

  • Perception -- syn, ljud och haptik
  • Kunskapsrepresentation
  • Röstigenkänning genom NLP (naturlig språkbehandling)
  • Datorseende

Djupinlärning: Snabbkurs

  • Artificiella Neurala Nätverk (ANN)
  • Artificiella Neurala Nätverk vs. Biologiska Neurala Nätverk
  • Feedforward Neurala Nätverk
  • Aktiveringsfunktioner
  • Träning av Artificiella Neurala Nätverk

Djupinlärning: Snabbkurs (Fortsättning...)

  • Djupinlärningsmodeller
    • Konvolutionella nätverk och återkommande nätverk
  • Konvolutionella Neurala Nätverk (CNNs eller ConvNets)
    •  Konvolutionslager
    •  Poolinglager
    •  Konvolutionella Neurala Nätverksarkitektur

Vecka 05

Djupinlärning: Snabbkurs (Fortsättning...)

  • Återkommande Neurala Nätverk (RNN)
    • Träning av en RNN
    • Stabilisering av gradienter under träning
    • Långt korttidsminne-nätverk
  • Djupinlärningsplattformar och programbibliotek
    • Djupinlärning i ROS

Användning av Big Data i Din Robot

  • Big Data begrepp
  • Metoder för dataanalys
  • Big Data verktyg
  • Upptäcka mönster i data
  • Övning: NLP och datorseende på stora datamängder

Användning av Big Data i Din Robot (Fortsättning...)

  • Fördelad bearbetning av stora datamängder
  • Samlevnad och korsbefruktning av Big Data och Robotik
  • Robot som data-genererare
    • Avståndsmätande sensorer, position, visuella, taktila sensorer och andra modaliteter
  • Förståelse av sensorisk data (sense-plan-act loop)
  • Övning: Fånga strömmande data

Programmering av en Autonom Djupinlärningsrobot

  • Djupinlärningsrobotkomponenter
  • Inställning av robotsimulator
  • Körning av en CUDA-accelererad neural nätverks med Cafe
  • Felsökning

Vecka 06

Programmering av en Autonom Djupinlärningsrobot (Fortsättning...)

  • Genkänning av objekt i foton eller videoströmmar
  • Aktivering av datorseende med OpenCV
  • Felsökning

Dataanalys

  • Användning av robot för insamling och organisation av ny data
  • Verktyg och processer för att förstå data

Utplacering av en Robot

  • Övergång från en simulerad robot till fysisk hårdvara
  • Utplacering av robot i den fysiska världen
  • Övervakning och underhåll av robotar i fält

Säkerhet för Din Robot

  • Förhindra otillåtet ingripande
  • Förhindra hackare från att se och stjäla känslig data

Byggande av en Robot Kollektivt

  • Byggande av en robot i molnet
  • Ansluta till robotiksamhället

Framsyn för Robotar inom Vetenskap och Energi

Sammanfattning och Avslutning

Krav

  • Programmerfärdigheter i C eller C++
  • Programmerfärdigheter i Python (användbart men inte nödvändigt; kan läras ut som en del av kursen)
  • Erfarenhet av Linux kommandorad

Målgrupp

  • Utvecklare
  • Ingenjörer
  • Vetenskapsmän
  • Tekniker
 120 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Vittnesmål (1)

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier