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
 84 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

お客様の声 (2)

今後のコース

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