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Programa do Curso
Secção 01
Dia 01
Introdução
- O que é que torna um robô inteligente?
Físico vs Virtual Smart Robots
- Smart Robots, Máquinas Inteligentes, Máquinas Sencientes e Robotic Process Automation (RPA), etc.
O papel de Artificial Intelligence (AI) em Smart Robots
- Para além do "se-então-então" e da máquina de aprendizagem
- Os algoritmos subjacentes à IA
- A IA em Smart Robots: aprendizagem automática, visão computacional, processamento da linguagem natural (PNL), etc.
- Robótica cognitiva
O papel de Big Data em Smart Robots
- Tomada de decisões com base em dados e padrões
A nuvem e Smart Robots
- Ligação da robótica às TI
- Construir robôs mais funcionais que acedam a mais informação e colaborem
Estudo de caso: Mecânica Smart Robots
- Industrial Smart Robots
- Baxter
- Robôs de serviço pessoal
- Robôs domésticos que prestam assistência aos idosos, automóveis inteligentes com condução autónoma
- Robôs de serviço profissional
- Robôs agrícolas em operações diárias
Componentes de hardware de um robô inteligente
- Motores, sensores, microcontroladores, câmaras, etc.
Elements comuns de Smart Robots
- Visão artificial, reconhecimento de voz, síntese da fala, sensores de proximidade, sensores de pressão, etc.
Quadros de desenvolvimento para Programming um robô inteligente
- Quadros comerciais e de fonte aberta
- Sistema operativo do robô (ROS)
- Arquitetura: espaço de trabalho, tópicos, mensagens, serviços, nós, actionlibs, ferramentas, etc.
Languages para Programming um Robô Inteligente
- C++ para controlo de baixo nível
- Python para orquestração
- Programming ROS nós em Python e C ++
- Outras linguagens
Ferramentas de simulação de um robô inteligente físico
- Software de visualização e simulação 3D comercial e de código aberto
Preparação do ambiente de desenvolvimento
- Instalação e configuração do software
- Pacotes e utilitários úteis
Dia 02
Programming o Robô Inteligente
- Programming um nó em Python e C ++
- Compreender o nó ROS
- Mensagens e tópicos em ROS
- Paradigma de publicação / subscrição
- Projeto: Bump & Go com um robot real
- Resolução de problemas
- Simulação de robots com Gazebo / ROS
- Quadros em ROS e alterações de referência
- Processamento de informação 2D de câmaras com OpenCV
- Processamento de informação de um laser
- Projeto: Seguimento seguro de objectos por cor
- Resolução de problemas
Dia 03
Programming o Robô Inteligente (Continua...)
- Serviços em ROS
- Processamento de informação 3D de sensores RGB-D com PCL
- Mapas e navegação com ROS
- Projeto: Procura de objectos no ambiente
- Resolução de problemas
Secção 02
Dia 04
Programming o Robô Inteligente (Continua...)
- ActionLib
- Speech Recognition e Geração de Fala
- Controlo de braços robóticos com o MoveIt!
- Controlo do pescoço robótico para visão ativa
- Projeto: Pesquisa e recolha de objectos
- Resolução de problemas
Testar o robô inteligente
- Teste de unidade
Dia 05
Ampliar as capacidades de um robô inteligente com Deep Learning
- Perceção - visão, áudio e háptica
- Representação do conhecimento
- Reconhecimento de voz através de NLP (processamento de linguagem natural)
- Visão computacional
Curso rápido de Deep Learning
- Artificial Neural Networks (RNAs)
- Artificial Neural Networks vs. Biológico Neural Networks
- Feedforward Neural Networks
- Funções de ativação
- Treinamento de Neural Networks Artificiais
Dia 06
Curso intensivo em Deep Learning (Continuação...)
- Deep Learning Modelos
- Redes Convolucionais e Redes Recorrentes
- Convolucional Neural Networks (CNNs ou ConvNets)
- Camada de convolução
- Camada de pooling
- Arquitetura Neural Networks convolucional
Secção 03
Dia 07
Curso Rápido em Deep Learning (Continuação...)
- Recorrente Neural Networks (RNN)
- Treinando um RNN
- Estabilizando gradientes durante o treinamento
- Redes de memória de longo prazo
- Deep Learning Plataformas e bibliotecas de software
- Deep Learning em ROS
Dia 08
Utilizar Big Data no seu robô inteligente
- Conceitos de Big Data
- Abordagens à análise de dados
- Ferramentas Big Data
- Reconhecer padrões nos dados
- Exercício: PNL e Computer Vision em grandes conjuntos de dados
Dia 09
Utilizar Big Data no seu robô inteligente (Continuação...)
- Processamento distribuído de grandes conjuntos de dados
- Coexistência e fertilização cruzada de Big Data e Robotics
- O Robô Inteligente como gerador de dados
- Sensores de medição de alcance, posição, visuais, tácteis e outras modalidades
- Dar sentido aos dados sensoriais (ciclo sentido-plano-ação)
- Exercício: Capturar dados em fluxo contínuo
Secção 04
Dia 10
Programming um robô autónomo Deep Learning inteligente
- Deep Learning componentes do robô
- Configurando o simulador de robô
- Executando uma rede neural acelerada por CUDA com Cafe
- Resolução de problemas
Dia 11
Um robô inteligente Programming autónomo Deep Learning (Continua...)
- Reconhecendo objetos em fotografias ou fluxos de vídeo
- Habilitando a visão computacional com OpenCV
- Resolução de problemas
Dia 12
Análise de dados
- Utilizar o Robô Inteligente para recolher e organizar novos dados
Construir um robô inteligente de forma colaborativa
Implementar o robô inteligente em hardware físico
Monitorização e manutenção Smart Robots no terreno
Proteger o robô
- Prevenir a adulteração não autorizada
- Impedir que os piratas informáticos vejam e roubem dados comerciais sensíveis (cartões de crédito, informações dos funcionários, etc.)
Aderir à comunidade Robotics
Futuro Outlook para Smart Robots
Observações finais
Requisitos
- Experiência de programação em C++
- Experiência de programação em Python
- Experiência com linha de comando Linux
84 Horas
Declaração de Clientes (1)
Sempre que não tinha a certeza sobre um exercício, o treinador explicava-me de várias formas, até eu perceber.
Oncel Seleamet - IRROM Industrie
Curso - PLC Ladder Programming
Máquina Traduzida
