課程特色
【ROS 機器人開發實戰】
• 能了解全球主流的機器人系統---ROS之緣起、特性與應用。
• 能學會ROS機器人系統開發環境之建置與基本指令操作。
• 能了解ROS機器人系統架構與重要觀念,包括ROS Master、節點(Node)、消息(Message)、話題(Topic)…
• 能學會在ROS系統中的程式開發與節點通訊。
• 能學會專屬ROS package(套件)之創建。
• 能學會在Raspberry Pi上建置ROS系統與應用,包括I/O控制、遠端監控。
• 能了解常用機器人之感測器-Lidar(光達)之特性與應用。
• 能學會以TF套件進行座標轉換之應用。
• 能學會Laser-based SLAM(即時定位與地圖構建)之相關套件應用,包括Gmapping、Hector SLAM。
• 能學會以move_base、amcl等套件實現2D Navigation之應用。
• 能學會以GUI工具套件rqt、3D可視化工具套件rviz等進行開發資料之記錄、分析與模擬,作為後續開發優化之依據。
• 能從ROS機器人Turtlebot操作中,學會ROS套件的整合應用。
【AIOT智能邊緣運算】
• 了解OpenVINO Toolkit架構,能在終端裝置利用NCS2快速進行開發
• 了解HOG +支持向量機(Support Vector Machine, SVM) 人臉/物件偵測
• 了解遷移學習的方法,快速建立影像識別開發
• 了解Telegram Bot API 即時通訊應用
• 了解NLP中文處理與問與答系統
詳細內容
課程簡介
本班以AI技術(機器學習、深度學習) 為軸,並結合影像處理、自然語言處理帶出Telegram Bot、物聯網、人臉識別、圖像識別等各式專案開發。此外,能把這些應用結合Intel NCS2,將電腦視覺與AI人工智慧整合進物聯網(IoT)及邊緣裝置中。接著你將學習機器人開發主流技術ROS(Robot Operating System,機器人操作系統)。ROS擁有豐富資源,迄今已整合感測器、視覺、人機互動、硬體、韌體等領域技術,因此,基於ROS你可以整合全世界的研發成果,以更快的速度打造產品。
為了幫你快速掌握技術關鍵,本課程聚焦實作,以艾鍗獨家開發的邊緣運算套件包,結合時下最火熱的邊緣運算裝置-Intel神經網路加速棒(Movidius Neural Compute Stick)來進行主題實作教學,並教你運用OpenVINO工具包,將訓練好的AI模型進行格式轉換,再把AI模型部署在終端裝置中,實現Edge AI的主題應用。接著再帶你熟悉ROS開發環境的建置與ROS套件應用,學會SLAM和Navigation等常見的機器人應用,最後能以ROS開發框架整合Intel NCS2實現邊緣運算之AI影像辨識應用。使你進而具備能透過ROS框架,在終端裝置上實現機器人視覺開發基礎能力與AI軟硬整合之職能。
你可以學到什麼
- 了解全球主流的機器人系統---ROS之緣起、特性與應用。
- 學會ROS機器人系統開發環境之建置與基本指令操作。
- 了解ROS機器人系統架構與重要觀念,包括ROS Master、節點(Node)、消息(Message)、話題(Topic)。
- 學會在ROS系統中的程式開發與節點通訊。
- 學會專屬ROS package(套件)之創建。
- 學會在Raspberry Pi上建置ROS系統與應用,包括I/O控制、遠端監控。
- 了解常用機器人之感測器-Lidar(光達)之特性與應用。
- 學會以TF套件進行座標轉換之應用。
- 學會ROS機器人開發的套件使用方法,例如:Laser-based SLAM(即時定位與地圖構建)之相關套件應用,包括Gmapping、Hector SLAM。
- 能學會以move_base、amcl等套件實現2D Navigation之應用。
- 能學會以GUI工具套件rqt、3D可視化工具套件rviz等進行開發資料之記錄、分析與模擬,作為後續開發優化之依據。
- 能從ROS機器人Turtlebot操作中,學會ROS套件的整合應用。
- 了解OpenVINO Toolkit架構,能在終端裝置利用NCS2快速進行開發。
- 了解HOG +支持向量機(Support Vector Machine, SVM) 人臉/物件偵測。
- 了解遷移學習的方法,快速建立影像識別開發。
- 了解NLP中文處理與問與答系統。
課程大綱
第一階段
►ROS系統程式開發實作
-
ROS導論
-
ROS系統架構說明
-
ROS重要觀念介紹
-
ROS安裝
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ROS程式開發
-
於Raspberry pi 3實作ROS
-
ROS遠端監控(Ubuntu Raspberry Pi 3)
►ROS機器人實戰演練
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LiDAR(光達)介紹
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SLAM & Navigation演算法應用解說
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Laser Based 2D SLAM演算法實戰
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Hector SLAM教學
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Localization
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TF座標轉換
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Navigation
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ROS bridge解說
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Robot Models:URDF(Unified Robot Description Format)解說專案實務開發常見問題與解決方案說明
第二階段
►電腦視覺-基於HOG與圖像識別
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HOG演算法說明與python實作 (From Scratch)
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圖檔爬蟲程式撰寫
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建立圖檔HOG特徵
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Scikit-Learn實現SVM與LogistcRegression
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專案: HOG Features+ Classifier :人臉/物品偵測與識別▼
►CNN深度學習
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遷移學習(transfer learning)和微調(fine-tune)原理說明
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使用MobileNet建立圖像特徵 (Image Embedding)
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建立DNN Classifier
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MQTT協定- 警示通知
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專案: 人臉門禁系統(使用Tkinter界面): 加入/刪除/登入人臉帳號
►Telegram Bot 問與答系統
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NLP自然語言處理-jieba斷詞與中文句子處理
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Sentence Embedding
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建立Telegram Bot
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專案: 在Telegram上建立Q&A問答系統
►OpenVino邊緣運算實務
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Intel NCS2 神經網路加速棒簡介
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OpenVINO Toolkit 架構說明
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由Keras (.h5)模型轉成IR (.xml & .bin)檔案
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Raspberry Pi 安裝OpenVINO
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建立OpenVINO應用程式- 程式架構與CMAKE說明
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專案: WebCam串流人臉偵測
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專案:WebCam 即時手寫數字辨識 (OpenCV與MNIST)
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