Wstęp
Program Robotyka jest pomostem między osobistym zainteresowaniem światem robotyki i sztucznej inteligencji a profesjonalną przyszłością na najwyższym poziomie w jednej z najbardziej ekscytujących i szybko rozwijających się dziedzin techniki.
Program oferuje teoretyczną i praktyczną wiedzę z zakresu robotyki, w tym: sterowanie manipulatorami, komputerową wizję, czujniki, uczenie maszynowe, chwytanie, roboty rękami. Oferuje także możliwość rozwoju robotów i zrobotyzowanych urządzeń do bieżących i przyszłych zastosowań przemysłowych.
Nowoczesna robotyka przejęła dużą część naszego codziennego życia, czy to przez protetykę, automatyzację przemysłową, czy nawet sprzątanie w domu. Podczas tego kursu program będzie kładł nacisk na nowe osiągnięcia technologiczne w tej ekscytującej dziedzinie, zakończone doświadczeniem w pracy / studiach, które przygotuje cię na drodze do znaczącej i satysfakcjonującej kariery w tej ciągle rozwijającej się dziedzinie.
Aby uzyskać wstęp, wymagane są pewne warunki wstępne - mianowicie licencjat lub magistra w zakresie robotyki, nauki o danych, informatyki, elektrotechniki lub inżynierii mechanicznej lub pokrewnych dyscyplin. Zapraszamy osoby zmotywowane - entuzjastów technologii, którzy potrafią efektywnie pracować zarówno w zespołach, jak i w izolacji, którzy mają pokorę i pasję uczenia się, gdy nie wiedzą, i którzy mają motywację, by podnieść i poprowadzić, kiedy zostaniesz zapytany z nich.
UPRAGNIONE UMIEJĘTNOŚCI
Programowanie
Pyton
do
Matlab
Operacje na macierzach; import / eksport danych; konspiratorstwo
ROS - Opcjonalne
Matematyka
Algebra liniowa (inwersja, wartości własne, zerowa przestrzeń)
Równania liniowe różniczkowe
Podstawowy rachunek
Integracja numeryczna (podstawowa implementacja obliczeniowa)
Fizyka
Mechanika (siły, momenty, masa / bezwładność, równania ruchu)
Teoria sterowania
Steruje podstawami
Elektronika
Podstawowe doświadczenie z układami (elementy, interakcje, PCB)
Mechanizmy
Podstawowe doświadczenie w projektowaniu i produkcji
MODUŁY PROGRAMU
1. Zaawansowane algorytmy
2. Teoria prawdopodobieństwa i statystyki
3. Dyskretna optymalizacja
4. Projektowanie mechatroniki
5. Zintegrowana inteligencja w robotyce:
Wizja, język i planowanie
6. Uczenie maszynowe
7. Dynamiczna optymalizacja
8. Komputerowa wizja
9. Sieci neuronowe i głębokie uczenie się
10. Uczenie maszynowe
11. Kinematyka, dynamika i kontrola
12. Manipulacja, szacowanie i kontrola
13. Ręce: Projekt i kontrola dla sprawnej manipulacji
14. Algorytmy manipulacji
15. Uczenie się wzmacniania w robotyce
