コース概要
セクション01
日程01
導入
- スマートロボットがスマートである理由とは?
物理的スマートロボットと仮想的スマートロボット
- スマートロボット、スマートマシン、感性的マシン、ロボティックプロセス自動化(RPA)など
人工知能(AI)がスマートロボットに果たす役割
- 「if-then-else」を超えて、学習機械へ
- AIの背後にあるアルゴリズム
- スマートロボットにおけるAI:機械学習、コンピュータビジョン、自然言語処理(NLP)など
- 認知ロボティクス
ビッグデータがスマートロボットに果たす役割
- データとパターンに基づく意思決定
クラウドとスマートロボット
- ロボティクスとITの連携
- 更多信息にアクセスし、協力する機能的なロボットを構築する
事例:機械的スマートロボット
- 産業用スマートロボット
- Baxter
- 個人サービスロボット
- 高齢者支援、スマート自動運転車など
- プロフェッショナルサービスロボット
- 乳業オペレーションの農業ロボット
スマートロボットのハードウェア構成要素
- モーター、センサー、マイクロコントローラー、カメラなど
スマートロボットの一般的な要素
- 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
スマートロボットをプログラミングするため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
- Robot Operating System (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、アクションライブラリ、ツールなど
スマートロボットをプログラミングするための言語
- C++による低レベル制御
- Pythonによるオーケストレーション
- PythonとC++を使用したROSノードのプログラミング
- その他の言語
物理的スマート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シミュレーションと可視化ソフトウェア
開発環境の準備
- ソフトウェアのインストールと設定
- 便利なパッケージとユーティリティ
日程02
スマートロボットのプログラミング
- PythonおよびC++を使用したノードのプログラミング
- ROSノードの理解
- ROSでのメッセージとトピック
- パブリッシュ/サブスクライブのパラダイム
- プロジェクト:実際のロボットを使った衝突検知と回避
- トラブルシューティング
- Gazebo/ROSを使用したロボットのシミュレーション
- ROSでのフレームと参照変換
- OpenCVを使用したカメラの2D情報処理
- レーザーの情報処理
- プロジェクト:色による物体の安全な追跡
- トラブルシューティング
日程03
スマートロボットのプログラミング(続き...)
- ROSでのサービス
- RGB-Dセンサーによる3D情報処理
- MAPとナビゲーション
- プロジェクト:環境中の物体の検索
- トラブルシューティング
セクション02
日程04
スマートロボットのプログラミング(続き...)
- ActionLib
- 音声認識と音声生成
- MoveIt!を使用したロボットアームの制御
- アクティブビジョンのためのロボット首の制御
- プロジェクト:物体の検索と収集
- トラブルシューティング
スマートロボットのテスト
- 単体テスト
日程05
ディープラーニングを用いたスマートロボットの能力向上
- 知覚 -- 視覚、聴覚、触覚
- 知識表現
- NLP(自然言語処理)による音声認識
- コンピュータビジョン
ディープラーニングの入門
- 人工ニューラルネットワーク(ANNs)
- 人工ニューラルネットワークと生物学的ニューラルネットワーク
- フィードフォワードニューラルネットワーク
- 活性化関数
- 人工ニューラルネットワークの訓練
日程06
ディープラーニングの入門(続き...)
- ディープラーニングモデル
- 畳み込みネットワークと再帰的ネットワーク
- 畳み込みニューラルネットワーク(CNNsまたはConvNets)
- 畳み込み層
- プーリング層
- 畳み込みニューラルネットワークのアーキテクチャ
セクション03
日程07
ディープラーニングの入門(続き...)
- 再帰的ニューラルネットワーク(RNN)
- RNNの訓練
- 学習中の勾配安定化
- 長期短期記憶ネットワーク
- ディープラーニングプラットフォームとソフトウェアライブラリ
- ROSでのディープラーニング
日程08
ビッグデータを用いたスマートロボットの利用
- ビッグデータの概念
- データ分析のアプローチ
- ビッグデータツール
- データからパターンを認識する
- 演習:大規模データセットでのNLPとコンピュータビジョン
日程09
ビッグデータを用いたスマートロボットの利用(続き...)
- 大規模データセットの分散処理
- ビッグデータとロボティクスの共存と相互補完
- スマートロボットとしてのデータ生成元
- 距離測定センサー、位置、視覚、触覚センサー、その他のモダリティ
- 感覚データの解釈(sense-plan-actループ)
- 演習:ストリーミングデータの取得
セクション04
日程10
自律的なディープラーニングスマートロボットのプログラミング
- ディープラーニングロボットコンポーネント
- ロボットシミュレータのセットアップ
- Cafeを使用したCUDA加速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
日程11
自律的なディープラーニングスマートロボットのプログラミング(続き...)
- 写真やビデオストリーム中の物体認識
- OpenCVを使用したコンピュータビジョンの実装
- トラブルシューティング
日程12
データ分析
- スマートロボットを使用した新しいデータの収集と整理
協調的なスマートロボットの構築
物理ハードウェアへのスマートロボットのデプロイ
フィールドでのスマートロボットの監視とメンテナンス
ロボットのセキュリティ確保
- 不正な改ざんを防ぐ
- ハッカーによる機密ビジネスデータ(クレジットカード、従業員情報など)の閲覧や窃取を防ぐ
ロボティクスコミュニティへの参加
スマートロボットの未来展望
閉会挨拶
要求
- C++でのプログラミング経験
- Pythonでのプログラミング経験
- Linuxコマンドラインの使用経験
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