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コース概要
第01週
導入
- 何がロボットを賢くするのでしょうか?
物理ロボットと仮想ロボット
- Smart Robots、スマート マシン、センティエント マシン、ロボティック プロセス オートメーション (RPA) など。
Robotics における人工知能 (AI) の役割
- 「if-then-else」と学習機械を超えて AI の背後にあるアルゴリズム 機械学習、コンピューター ビジョン、自然言語処理 (NLP) など コグニティブ ロボティクス
Robotics におけるビッグデータの役割
- データとパターンに基づく意思決定
クラウドと Robotics
- ロボット工学と IT の連携 より多くの情報にアクセスし、連携する、より機能的なロボットを構築する
ケーススタディ: 産業用ロボット
- 機械式ロボット Baxter
ロボットの共通Element
- マシンビジョン、音声認識、音声合成、近接センシング、圧力センシングなど。
Programming ロボットの開発フレームワーク
- オープンソースおよび商用フレームワーク ロボット オペレーティング システム (ROS) アーキテクチャ: ワークスペース、トピック、メッセージ、サービス、ノード、actionlib、ツールなど。
Programming ロボットの言語
- オーケストレーション用の Python を低レベルで制御するための C++ Python および C ++ でのプログラミング ROS ノード その他の言語
物理ロボットをシミュレートするためのツール
- 商用およびオープンソースの 3D シミュレーションおよび視覚化ソフトウェア
- 02週目
開発環境の準備
ソフトウェアのインストールとセットアップ 便利なパッケージとユーティリティ
ケーススタディ: 機械式ロボット
- 原子力技術分野のロボット 環境システム分野のロボット
Programming ロボット
- Python および C++ でのノードのプログラミング ROS ノードについて ROS のメッセージとトピック 出版/サブスクリプション パラダイム プロジェクト: 実際のロボットを使用したバンプ アンド ゴー トラブルシューティング Gazebo を使用したロボットのシミュレーション / ROS ROS のフレームとリファレンスOpenCV によるカメラの 2D 情報処理の変更 レーザーの情報処理 プロジェクト: 色によるオブジェクトの安全な追跡 トラブルシューティング
- 第03週
Programming ロボット (続く...)
ROS のサービス PCL マップを使用した RGB-D センサーの 3D 情報処理と、ROS プロジェクトによるナビゲーション: Search 環境内のオブジェクトのトラブルシューティング
Programming ロボット (続く...)
- ActionLib Speech Recognition と音声生成 MoveIt によるロボット アームの制御能動的視覚のためのロボットの首の制御 プロジェクト: オブジェクトの検索と収集 トラブルシューティング
ロボットをテストする
- 単体テスト
- 第04週
Deep Learning によるロボットの能力の拡張
知覚 -- 視覚、音声、触覚 知識表現 NLP (自然言語処理) による音声認識 Computer 視覚
Deep Learning の短期集中コース
- 人工 Neural Networks (ANN) 人工 Neural Networks vs. 生物学的 Neural Networks フィードフォワード Neural Networks 活性化機能トレーニング 人工 Neural Networks
Deep Learning の短期集中コース (続く...)
- Deep Learning 畳み込みネットワークとリカレント ネットワークのモデル
畳み込み Neural Networks (CNN または ConvNet) 畳み込み層
- プーリング層
Recurrent Neural Networks (RNN) RNN のトレーニング トレーニング中の勾配の安定化 長期短期記憶ネットワーク
深層学習プラットフォームとソフトウェア ライブラリ ROS の深層学習
ロボットで Big Data を使用する
- ビッグ データの概念 データ分析へのアプローチ ビッグ データ ツール データ内のパターンの認識 演習: 大規模データ セットに関する NLP および Computer Vision
感覚データを理解する (感覚-計画-実行ループ)
- 演習: ストリーミング データのキャプチャ
Programming 自律型深層学習ロボット
- Deep Learning ロボット コンポーネント ロボット シミュレーターのセットアップ Cafe による CUDA アクセラレーション ニューラル ネットワークの実行 トラブルシューティング
写真またはビデオ ストリーム内のオブジェクトの認識 OpenCV トラブルシューティングによるコンピュータ ビジョンの有効化
- データ分析
ロボットを使用して新しいデータを収集および整理する データを理解するためのツールとプロセス
ロボットの導入
シミュレートされたロボットを物理ハードウェアに移行する ロボットを物理世界に展開する 現場でのロボットの監視とサービスを行う
- ロボットを保護する
不正な改ざんの防止 ハッカーによる機密データの閲覧および盗用の防止
- ロボットを共同で構築する
クラウドでロボットを構築する ロボット工学コミュニティに参加する
- 科学・エネルギー分野におけるロボットの未来 Outlook
要約と結論
要求
- CまたはC++でのプログラミング経験
- Pythonのプログラミング経験(役に立つが必須ではない、コースの一部として教えることができる)
- Linuxのコマンドラインの経験
観客
- 開発者 エンジニア 科学者技術者
120 時間
お客様の声 (1)
Good conceptual explanations followed by good example exercises