Smart Robots for Developers

• C++程式設計經驗
• 程式設計經驗 Python
• 具有 Linux 命令行的經驗

智慧機器人是一個 Artificial Intelligence (AI) 系統，它可以從其環境和經驗中學習，並在這些知識的基礎上構建其能力。Smart Robots 可以與人類合作，與他們一起工作並從他們的行為中學習。此外，他們不僅能夠完成體力勞動，還能完成認知任務。除了物理機器人之外，Smart Robots也可以純粹基於軟體，作為軟體應用程式駐留在計算機中，沒有移動部件或與世界的物理交互。

在這個由講師指導的現場培訓中，參與者將學習用於對不同類型的機械 Smart Robots 進行程式設計的不同技術、框架和技巧，然後應用這些知識來完成他們自己的智慧機器人專案。

本課程分為 4 個部分，每個部分包括為期三天的講座、討論和在現場實驗室環境中動手開發機器人。每個部分都將以一個實用的實踐項目結束，讓參與者練習和展示他們所獲得的知識。

本課程的目標硬體將通過模擬軟體進行3D類比。ROS（機器人操作系統）開源框架 C++ 和 Python 將用於對機器人進行程式設計。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解機器人技術中使用的關鍵概念
• 瞭解和管理機器人系統中軟體和硬體之間的交互
• 瞭解並實施支撐 Smart Robots 的軟體元件
• 構建和操作類比機械智慧機器人，該機器人可以通過語音看到、感知、處理、抓取、導航並與人類互動
• 通過 Deep Learning 擴展智慧機器人執行複雜任務的能力
• 在實際場景中測試智能機器人並排除故障

觀眾

• 開發人員
• 工程師

課程形式

• 部分講座、部分討論、練習和大量動手實踐

注意

• 要定製本課程的任何部分（程式設計語言、機器人模型等），請聯繫我們進行安排。

第 01 節

第1天
介紹

• 是什麼讓智能機器人變得聰明？

物理 vs 虛擬 Smart Robots

• Smart Robots、智慧機器、有情機器和 Robotic Process Automation (RPA) 等。

Artificial Intelligence (AI) 在 Smart Robots 中的作用

• 超越 「if-then-else」 和學習機器
• AI 背後的演算法
• AI in Smart Robots：機器學習、計算機視覺、自然語言處理 （NLP） 等。
• 認知機器人

Big Data 在 Smart Robots 中的作用

• 基於數據和模式的決策

雲和 Smart Robots

• 將機器人技術與IT聯繫起來
• 構建功能更強大的機器人，以訪問更多資訊並進行協作

案例研究：機械 Smart Robots

• 工業 Smart Robots
  • 巴克斯特
• 個人服務機器人
  • 協助老人的家用機器人、智慧自動駕駛汽車
• 專業服務機器人
  • 乳品作業中的農業機器人

智慧機器人的硬體元件

• 電機、感測器、微控制器、攝像頭等

Smart Robots 的共同 Element

• 機器視覺、語音辨識、語音合成、接近感應、壓力感應等。

Programming 智慧機器人的開發框架

• 開源和商業框架
• 機器人作業系統 （ROS）
  • 架構：工作區、主題、消息、服務、節點、actionlibs、工具等。

Languages 用於 Programming 智能機器人

• C++ 用於低電平控制
• Python 用於編排
• Programming ROS 和 Python 和 C++ 中的節點
• 其他語言

用於類比物理智慧機器人的工具

• 商業和開源 3D 模擬和可視化軟體

準備開發環境

• 軟體安裝和設置
• 有用的軟體包和實用程式

第2天
Programming 智能機器人

• Programming Python 和 C++ 中的節點
• 瞭解 ROS 節點
• ROS 中的消息和主題
• 發佈/訂閱範例
• 專案：Bump & Go與真實機器人
• 故障排除
• 用 Gazebo 模擬機器人 / ROS
• ROS 中的幀和引用更改
• 使用 OpenCV 對相機進行 2D 信息處理
• 雷射器的信息處理
• 專案：按顏色安全跟蹤物件
• 故障排除

第3天
Programming 智能機器人 （續...

• 服務 ROS
• 使用 PCL 對 RGB-D 感測器進行 3D 信息處理
• 地圖和導航 ROS
• 專案：在環境中搜索物件
• 故障排除

第 02 節

第4天
Programming 智能機器人 （續...

• 操作庫
• Speech Recognition 和語音生成
• 使用MoveIt！
• 控制機械人頸部實現主動視覺
• 專案：搜索和收集物件
• 故障排除

測試您的智能機器人

• 單元測試

第 5 天
擴充智慧機器人的功能Deep Learning

• 感知 -- 視覺、音訊和觸覺
• 知識表示
• 通過 NLP（自然語言處理）進行語音辨識
• 計算機視覺

速成班 Deep Learning

• 人工 Neural Networks （ANN）
• 人工 Neural Networks vs. Bio 邏輯 Neural Networks
• 前饋 Neural Networks
• 啟動函數
• 人工訓練 Neural Networks

第 6 天
速成班 in Deep Learning （續...）

• Deep Learning 型號
  • 卷積網路和循環網路
• 卷積 Neural Networks（CNN 或 ConvNet）
  • 捲積層
  • 池化層
  • 捲積 Neural Networks 架構

第 03 節

第 7 天
速成班 in Deep Learning （續...）

• 復發性 Neural Networks （RNN）
  • 訓練 RNN
  • 在訓練期間穩定梯度
  • 長短期記憶網路
• Deep Learning 平台和軟體庫
  • Deep Learning 在 ROS 中

第8天
在您的智能機器人中使用 Big Data

• 大數據概念
• 數據分析方法
• Big Data 工具
• 識別數據中的模式
• 練習：在大型數據集上執行 NLP 和 Computer Vision

第9天
在您的智能機器人中使用 Big Data （續...

• 大型數據集的分散式處理
• Big Data 和 Robotics 的共存和交叉受精
• 智慧機器人作為數據生成器
  • 測距感測器、位置感測器、視覺感測器、觸覺感測器和其他模態感測器
• 理解感官數據（感覺-計劃-行動迴圈）
• 練習：捕獲流數據

第 04 節

第10天
Programming 自主 Deep Learning 智能機器人

• Deep Learning 機器人元件
• 設置機器人模擬器
• 使用 Cafe 運行 CUDA 加速神經網路
• 故障排除

第 11 天
Programming 自主 Deep Learning 智能機器人 （續...

• 識別照片或視頻流中的物件
• 使用 OpenCV 實現計算機視覺
• 故障排除

第12天
數據分析

• 使用智能機器人收集和組織新數據

協作構建智能機器人

在物理硬體上部署Smart Robot

現場監測和維修 Smart Robots

保護您的機器人

• 防止未經授權的篡改
• 防止駭客查看和竊取敏感的業務數據（信用卡、員工資訊等）

加入 Robotics 社區

未來 Outlook for Smart Robots

結束語