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Programa del Curso
Sección 01
Día 01
Introducción
- ¿Qué hace que un robot inteligente sea inteligente?
Físico vs Virtual Smart Robots
- Smart Robots, Máquinas Inteligentes, Máquinas Sensibles y Robotic Process Automation (RPA), etc.
El papel de Artificial Intelligence (AI) en Smart Robots
- Más allá del "si-entonces-se-de-lo contrario" y la máquina de aprendizaje
- Los algoritmos detrás de la IA
- IA en Smart Robots: aprendizaje automático, visión artificial, procesamiento del lenguaje natural (PLN), etc.
- Robótica cognitiva
El papel de Big Data en Smart Robots
- Toma de decisiones basada en datos y patrones
La Nube y Smart Robots
- Vincular la robótica con la informática
- Creación de robots más funcionales que accedan a más información y colaboren
Caso de estudio: Mecánica Smart Robots
- Industrial Smart Robots
- Baxter
- Robots de servicio personal
- Robots domésticos que asisten a las personas mayores, coches autónomos inteligentes
- Robots de servicio profesional
- Robots agrícolas en operaciones diarias
Componentes de hardware de un robot inteligente
- Motores, sensores, microcontroladores, cámaras, etc.
Comunes Elements de Smart Robots
- Visión artificial, reconocimiento de voz, síntesis de voz, detección de proximidad, detección de presión, etc.
Marcos de desarrollo para Programming un robot inteligente
- Código abierto y marcos comerciales
- Sistema operativo del robot (ROS)
- Arquitectura: espacio de trabajo, temas, mensajes, servicios, nodos, actionlibs, herramientas, etc.
Languages para Programming un robot inteligente
- C++ para el control de bajo nivel
- Python para orquestación
- Programming ROS nodos en Python y C++
- Otros idiomas
Herramientas para simular un robot inteligente físico
- Software comercial y de visualización 3D de código abierto y simulación
Preparación del entorno de desarrollo
- Instalación y configuración del software
- Paquetes y utilidades útiles
Día 02
Programming El Robot Inteligente
- Programming un nodo en Python y C++
- Descripción del nodo ROS
- Mensajes y temas en ROS
- Paradigma de publicación/suscripción
- Proyecto: Bump & Go con robot real
- Solución de problemas
- Simulación de robots con Gazebo / ROS
- Fotogramas en ROS y cambios de referencia
- Procesamiento de información 2D de cámaras con OpenCV
- Procesamiento de la información de un láser
- Proyecto: Seguimiento seguro de objetos por color
- Solución de problemas
Día 03
Programming El Robot Inteligente (Continuación...)
- Servicios en ROS
- Procesamiento de información 3D de sensores RGB-D con PCL
- Mapas y navegación con ROS
- Proyecto: Búsqueda de objetos en el entorno
- Solución de problemas
Sección 02
Día 04
Programming El Robot Inteligente (Continuación...)
- ActionLib
- Speech Recognition y la generación del habla
- Controlar brazos robóticos con MoveIt!
- Cuello robótico de control para visión activa
- Proyecto: Búsqueda y recolección de objetos
- Solución de problemas
Probando su robot inteligente
- Pruebas unitarias
Día 05
Ampliación de las capacidades de un robot inteligente con Deep Learning
- Percepción: visión, audio y háptica
- Representación del conocimiento
- Reconocimiento de voz a través de NLP (procesamiento del lenguaje natural)
- Visión artificial
Curso intensivo en Deep Learning
- Artificial Neural Networks (ANN)
- Artificial Neural Networks vs. Biológico Neural Networks
- Avance Neural Networks
- Funciones de activación
- Entrenamiento Artificial Neural Networks
Día 06
Curso intensivo en Deep Learning (continuación...)
- Deep Learning Modelos
- Redes convolucionales y redes recurrentes
- Convolucional Neural Networks (CNNs o ConvNets)
- Capa de convolución
- Capa de agrupación
- Arquitectura convolucional Neural Networks
Sección 03
Día 07
Curso intensivo en Deep Learning (continuación...)
- Recurrente Neural Networks (RNN)
- Entrenamiento de una RNN
- Estabilización de gradientes durante el entrenamiento
- Redes de memoria a corto y largo plazo
- Deep Learning Plataformas y bibliotecas de software
- Deep Learning En ROS
Día 08
Uso de Big Data en su robot inteligente
- Conceptos de big data
- Enfoques para el análisis de datos
- Big Data Utillaje
- Reconocimiento de patrones en los datos
- Ejercicio: NLP y Computer Vision en grandes conjuntos de datos
Día 09
Uso de Big Data en su robot inteligente (continuación...)
- Procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos
- Coexistencia y fertilización cruzada de Big Data y Robotics
- El Robot Inteligente como generador de datos
- Sensores de medición de rango, sensores de posición, visuales, táctiles y otras modalidades
- Dar sentido a los datos sensoriales (bucle sentir-planificar-actuar)
- Ejercicio: Captura de datos de streaming
Sección 04
Día 10
Programming Un robot inteligente autónomo Deep Learning
- Deep Learning Componentes del robot
- Configuración del simulador de robots
- Ejecución de una red neuronal acelerada por CUDA con Cafe
- Solución de problemas
Día 11
Programming Un robot inteligente autónomo Deep Learning (continuación...)
- Reconocimiento de objetos en fotografías o secuencias de vídeo
- Habilitación de la visión artificial con OpenCV
- Solución de problemas
Día 12
Análisis de datos
- Uso del Smart Robot para recopilar y organizar nuevos datos
Creación colaborativa de un robot inteligente
Implementación de su robot inteligente en hardware físico
Supervisión y mantenimiento Smart Robots sobre el terreno
Asegure su robot
- Prevención de manipulaciones no autorizadas
- Evitar que los piratas informáticos vean y roben datos comerciales confidenciales (tarjetas de crédito, información de empleados, etc.)
Uniéndose a la Robotics comunidad
Futuro Outlook para Smart Robots
Palabras finales
Requerimientos
- Programming Experiencia en C++
- Programming Experiencia en Python
- Experiencia con Linux línea de comandos
84 Horas
Testimonios (1)
Cada vez que no estaba seguro de algún ejercicio, el entrenador me explicaba de múltiples maneras, hasta que lo entendía.
Oncel Seleamet - IRROM Industrie
Curso - PLC Ladder Programming
Traducción Automática
