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五大课程优势 让学员学到真知识

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优就业联合中科院专家潜心研发
课程紧追技术热点

Python核心编程
主讲内容
  • Python语言基本介绍
  • 分支和循环
  • 内置数据结构
  • 函数
  • 模块
  • 常用标准模块
  • 文件操作
  • 异常处理
  • 面向对象编程
  • 多任务
  • 内置函数与调试
  • 排列组合与正则表达式
  • 语法进阶
  • Linux操作系统
  • 文件系统与用户管理
  • 文件操作
  • 网络命令、进程管理与服务配置
  • Shell编程与bash,源文件编译
  • 版本控制
  • 游戏项目开发

学习目标: 前期通过学习常量、变量的使用,运算符的使用,流程控制的使用,函数的定义和使用,容器处理方法,字符串处理方法,日期时间处理方法等,掌握Python编程语言基础内容;中期主要涉及OOP基础知识,学习后应该能自己处理OOP问题,具有初步软件工程知识并树立模块化编程思想;后期通过一个游戏案例,将之前所学到的知识串连起来,达到兴趣引导、学以至用的目的;
掌握Linux操作系统常用命令,掌握Linux操作系统的基础知识,掌握Linux自动化运维技巧。

C++高级编程实战
主讲内容
  • C++开发环境
  • 数据类型和逻辑控制
  • 动态数组和函数
  • 指针与引用
  • 类和对象
  • 运算符重载和继承
  • 多态和智能指针
  • 异常和I/O
  • 模板和容器
  • 线程和设计模式
  • make和cmake
学习目标:
1.掌握C++基础语法, 具备基础的C++编程能力;
2.熟练使用C++面向对象思想设计程序;
3.掌握多线程互斥、并发思想,能设计出常见的模式;
4.理解C++编译原理,能够熟练编写编译规则;
5.熟练使用C++技术完成针对问题的程序编写。
Qt&C++驱动实践
主讲内容
  • Qt编程基础
  • Qt文件操作和网络通信
  • Qt高级应用
  • 机器人驱动开发原理
  • UR机器人驱动编程语言
  • UR机器人上位机驱动开发
  • 常用机器人驱动库
学习目标:
1.理解Qt图像化界面的绘制流程;
2.掌握Qt图像化界面应用开发流程;
3.掌握socket通信原理及应用;
4.理解上位机驱动开发原理;
5.掌握Python和C++下机器人驱动开发。
机器人操作系统ROS
主讲内容
  • 初始ROS
  • ROS核心基础
  • Topic通讯模型
  • Qt与Ros应用案例
  • ROS日志
  • Service通讯模型
  • 扫地机器人案例
  • Action通讯模型
  • ROS功能扩展
  • TF坐标转换
  • 机器人运动学
  • 机器人建模与可视化
  • Movelt运动规划
  • 企业生产环境仿真与联动
  • 硬件接入与驱动开发
  • 控制嵌入式电路板
学习目标:
1.ROS核心编程;
2.C++开发ROS程序;
3.Python开发ROS程序;
4.各种ROS调试工具的使用;
5.ROS的三种通讯模型;
6.TF坐标转换;
7.MoveIt框架使用;
8.可视化工具使用;
9.机械臂正解反解;
10.硬件驱动开发;
11.产品线可视化设计与仿真开发;
12.ROS与常用嵌入式电路板接口设计与实践。
2D机器视觉实战
主讲内容
  • 常见图像处理
  • 高级特效变换
  • 颜色模型与矩阵变换
  • 卷积运算与霍夫变换
  • 灰度与形态学变换
  • 图像分割原理
  • 物体定位与分割
  • Watershed算法图像处理
  • FloodFilled算法分割图像
  • kmeans算法图像处理
  • 图像处理综合实战
学习目标:
1.掌握常用的图像处理技术;
2.掌握图像处理背后的原理;
3.掌握图像分割技术;
4.掌握物品定位技术。
3D机器视觉实战
主讲内容
  • 3D点云I/O与分解算法
  • 关键点算法与特征描述
  • 对齐算法、欧氏分割与曲面重建
  • 2D&3D视觉融合
学习目标:
1.理解3D点云结构与数据构建;
2.掌握3D点云输入输出与常见分解算法;
3.理解深度图的原理与特征描述;
4.掌握曲面重建及常见配准算法;
5.掌握手眼标定、2D与3D视觉融合。
机器学习算法与应用
主讲内容
  • 机器学习简介
  • KNN算法和线性分类
  • 数据预处理和算法调优
  • 学习速率性能优化
  • 链式求导和梯度变化
  • 决策树和感知机
  • 线性回归和梯度下降
  • 卷积神经网络
  • 卷积核池化与激活
  • 神经网络和模型评估
  • 卷积神经网络-图像识别训练
  • TensorFlow和Keras
  • Yolo框架、darkflow、darknet
  • LeNet,AlexNet,VGG16模型复现
  • 深度学习论文带读
学习目标:
1.掌握机器学习常见的数学知识;
2.理解梯度下降及线性回归等机器学习原理;
3.掌握常见的机器学习算法与框架;
4.掌握卷积神经网络原理及应用;
项目实战
主讲内容
  • (一)空中机器人项目实战
  • (二)无人/自动驾驶项目实战
  • (三)ROS构建Siri聊天机器人
  • (四)医药/物流仓储自动化分拣解决方案
  • (五)伺服舵机进行人脸检测与跟踪
学习目标:
1.掌握机器视觉、目标定位、检测与识别等技术;
2.掌握图像处理、深度学习、工业自动化CNC控制开发等技术;
3.掌握室内建图、路径规划、自动导航等技术;
4.掌握机器人运动控制、力控系统、视觉融合等实战技术;
5.理解产业互联网行业趋势与场景需求;
6.掌握仿真建模与机器人联动等技术;
就业指导
主讲内容
  • 简历指导
  • 技术指导
  • 就业实训

学习目标: 从简历、面试技巧等层面进行辅导,帮助学员熟悉面试流程; 让学员清晰了解职业发展规划,明确自身定位,找到适合自身发展的工作。

查看完整课程大纲

机器人操作系统及原理精讲
多维度提升核心能力

机器人系统开发
设计与开发PC端图像化应用
开发UR/AUBO机器人驱动应用
理解开源框架urx库实现原理,能够进行二次开发
能够使用ROS通讯系统来控制硬件设备
掌握机器人操作系统
机器视觉
编写美图软件
图像特效处理
构建3D点云深度图
基于点云特征进行目标定位
通过机器视觉实现手眼标定、物体识别等需求
机器学习
完成数据收集、清洗、标注、增强、预测及模型训练、评估优化等全套机器视觉开发流程
独立分析问题并解决物体识别、文字识别、视频理解等需求
通过机器视觉进行与视觉相关的需求开发
根据视觉系统规划机器人运动路线
根据力控反馈实时调整机器人运动
分析与设计机器人方面的升级/调整方案
我能学会吗

中科院机器人工程项目实战
体验开发到落地一体化流程

每一位学员都需上手实操 真正锻炼学员动手能力

  • 优就业智能机器人培训空中机器人

    项目名称:空中机器人项目实战

    项目简介:
    基于伺服舵机,结合人脸跟踪ROS技术,进行人脸跟踪代码分析,实现人脸检测与跟踪。
    核心知识点:
    配置伺服舵机;ROS与伺服舵机接口配置;创建人脸跟踪ROS包文件;ROS与OpenCV接口配置;舵机的参数配置;项目流程梳理及实施;人脸跟踪代码分析。
  • 优就业智能机器人培训无人/自动驾驶项目实战

    项目名称:无人/自动驾驶项目实战

    项目简介:
    利用传感器数据,结合常用的数据处理方法,采用自动路径规划及避障技术,实现无人车的自主导航规划。
    核心知识点:
    激光雷达传感器开发;贝叶斯滤波器;卡尔曼滤波;Gmapping和Hector算法;位姿评估算法DWA、TED、A*;自动Navigation及避障任务。
  • 优就业智能机器人培训ROS构建Siri聊天机器人

    项目名称:ROS构建Siri聊天机器人

    项目简介:
    基于ROS系统,结合语音识别和自然语言处理技术,实现类Siri的聊天机器人系统。
    核心知识点:
    人机交互机器人介绍;人机交互机器人结构模块讲解;AIML加载;PyAIML安装及使用;ROS中创建AIML机器人;AIML ROS功能包使用。
更多项目实战

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  • 何老师

    何老师

    ROS高级开发工程师,7年ROS开发经验,中国科学院自动化研究所类脑机器人部高级开发工程师,负责和参与了多个机器人项目的研发与产品化。目前主要从事自动化所机器人“云脑”开发,覆盖了机器感知、SLAM自主导航、多关节机械臂运动控制、运动规划等领域。

  • 吕老师

    吕老师

    博士,中国科学院自动化研究所副研究员。专注计算机视觉理论与应用,对视觉检测与识别、视频跟踪、机器人智能感知、深度学习等方面有深入的研究和见解。国外知名大学工学博士,中国科学院自动化研究所副研究员,硕士生导师。中国自动化学会专委委员、国家自然科学基金评议专家。发表学术论文二十余篇,主持参与各类科研项目十余项。

  • 李老师

    李老师

    博士,副研究员,现任职于中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心,戴尔科技学院《人工智能》特聘授课专家,主要研究方向为人工智能与机器学习,主持国家青年基金1项,参与国家重点研发项目、自然基金类项目共计10余项,作为负责人或主要完成人承担人工智能相关项目8项,发表SCI和EI论文共计11篇,已申请和授权发明专利共计7项,软件著作权5项。

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