Course Outline
섹션 01
Day 01 소개
- 스마트 로봇을 스마트하게 만드는 것은 무엇입니까?
물리적 대 가상 Smart Robots
- Smart Robots, 스마트 머신, 센티언트 머신, 로봇 프로세스 자동화(RPA) 등
Smart Robots에서 인공지능(AI)의 역할
- "if-then-else"와 학습 기계를 넘어 AI AI의 알고리즘 Smart Robots: 기계 학습, 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP) 등 인지 로봇공학
Smart Robots에서 빅데이터의 역할
- 데이터와 패턴을 기반으로 한 의사결정
클라우드와 Smart Robots
- 로봇공학과 IT의 연계 더 많은 정보에 접근하고 협업하는 더 많은 기능의 로봇 구축
사례 연구: 기계 Smart Robots
- 산업용 Smart Robots 박스터
Smart Robots의 공통요소
- 머신비전, 음성인식, 음성합성, 근접센싱, 압력센싱 등
Programming 스마트 로봇을 위한 개발 프레임워크
- 오픈 소스 및 상용 프레임워크 로봇 운영 체제(ROS) 아키텍처: 작업 공간, 주제, 메시지, 서비스, 노드, actionlibs, 도구 등
Programming 스마트 로봇을 위한 언어
- 낮은 수준의 제어를 위한 C++ 오케스트레이션을 위한 Python Python 및 C++의 프로그래밍 노드 프로그래밍 ROS 기타 언어
물리적 스마트 로봇 시뮬레이션을 위한 도구
- 상용 및 오픈 소스 3D 시뮬레이션 및 시각화 소프트웨어
개발 환경 준비
- 소프트웨어 설치 및 설정 유용한 패키지 및 유틸리티
Day 02 Programming 스마트 로봇
- Python 및 C++에서 노드 프로그래밍 ROS 노드 이해 ROS의 메시지 및 주제 출판/구독 패러다임 프로젝트: 실제 로봇을 사용한 Bump & Go Gazebo/ROS를 사용한 로봇 시뮬레이션 문제 해결 ROS의 프레임 및 참조 OpenCV로 카메라의 2D 정보 처리를 변경 레이저 정보 처리 프로젝트: 색상별로 물체를 안전하게 추적 문제 해결
Day 03 Programming 스마트 로봇 (계속...)
- ROS 서비스 PCL 맵을 갖춘 RGB-D 센서의 3D 정보 처리 및 ROS 프로젝트를 통한 내비게이션: 환경 내 객체에 대한 Search 문제 해결
- 섹션 02
Day 04 Programming 스마트 로봇 (계속...)
ActionLib Speech Recognition 및 음성 생성 MoveIt!으로 로봇 팔 제어 능동적 시각을 위한 로봇 목 제어 프로젝트: 물체 검색 및 수집
스마트 로봇 테스트
- 단위 테스트
Day 05 Deep Learning으로 스마트 로봇의 기능 확장
- 지각 - 시각, 청각 및 촉각 지식 표현 NLP(자연어 처리)를 통한 음성 인식 Computer 시각
Deep Learning의 집중 코스
- 인공 Neural Networks (ANN) 인공 Neural Networks 대 생물학적 Neural Networks 피드포워드 Neural Networks 활성화 기능 훈련 인공 Neural Networks
Deep Learning의 06일차 집중 코스(계속...)
- Deep Learning 컨볼루셔널 네트워크 및 순환 네트워크 모델링
컨볼루션 Neural Networks (CNN 또는 ConvNet) 컨볼루션 계층
- 풀링 계층
딥러닝 플랫폼 및 소프트웨어 라이브러리 ROS의 딥러닝
Day 08 스마트 로봇에서 Big Data 사용하기
- 빅 데이터 개념 데이터 분석에 대한 접근 방식 빅 데이터 도구 데이터의 패턴 인식 연습: 대규모 데이터 세트에 대한 NLP 및 Computer Vision
감각 데이터 이해하기(감각-계획-행동 루프)
- 연습: 스트리밍 데이터 캡처
- 섹션 04
사진이나 비디오 스트림에서 객체 인식 OpenCV을 사용하여 컴퓨터 비전 활성화
12일차 데이터 분석
스마트 로봇을 활용해 새로운 데이터 수집 및 정리
- 스마트 로봇을 공동으로 구축하기
물리적 하드웨어에 스마트 로봇 배포
- 현장 모니터링 및 서비스 Smart Robots
로봇 보안
- 무단 변조 방지 해커의 민감한 비즈니스 데이터(신용카드, 직원 정보 등) 열람 및 도용 방지
Robotics 커뮤니티에 가입하기
Smart Robots의 미래 전망
맺음말
Requirements
- C++ 프로그래밍 경험
- Python에서의 프로그래밍 경험
- Linux 명령줄 사용 경험
회원 평가 (1)
어떤 운동에 대해 확신이 없을 때마다 트레이너는 내가 이해할 때까지 여러 가지 방법으로 설명했습니다.
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Course - PLC Ladder Programming
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