Развивайте необходимые навыки в области робототехники и компьютерного зрения, записавшись на данную Профессиональную магистерскую специализацию от TECH"

Развитие искусственного интеллекта и робототехники преобразует технологический, экономический и социальный ландшафт во всем мире. Специализация в таких областях, как компьютерное зрение, имеет решающее значение для того, чтобы оставаться впереди в эпоху быстрого прогресса и разрушительных изменений. Растущее взаимодействие между машинами и людьми, а также необходимость эффективной обработки визуальной информации требуют высококвалифицированных специалистов, способных решать задачи и руководить инновациями.

Профессиональная магистерская специализация в области робототехники и компьютерного зрения предлагает комплексную подготовку по этим развивающимся дисциплинам, охватывая, в частности, такие темы, как дополненная реальность, искусственный интеллект и обработка визуальной информации в машинах. Студенты получат пользу от теоретико-практического подхода, изучая последние достижения в области робототехники и компьютерного зрения и способы применения этих знаний в реальных условиях.

Кроме того, программа реализуется в 100% режиме онлайн, что позволяет студентам адаптировать свое обучение к личным и профессиональным обстоятельствам, облегчая им совмещение учебы с выполнением собственных обязанностей. Студенты получат доступ к высококачественным учебным материалам, таким как видеоконспекты, основная литература и подробные видеоматериалы, что позволит им получить исчерпывающее представление о робототехнике и компьютерном зрении.

Таким образом, Профессиональная магистерская специализация в области робототехники и компьютерного зрения — это уникальная возможность для специалистов в ИТ-области, желающих выделиться на высококонкурентном рынке труда и приобрести специализированные навыки в области с большим потенциалом роста.

Освойте методы компьютерного зрения и станьте экспертом в области анализа изображений и систем трехмерного зрения"

Данная Профессиональная магистерская специализация в области робототехники и компьютерного зрения содержит самую полную и актуальную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области информатики
• Наглядное, схематичное и исключительно практичное содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самооценки, контроля и улучшения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям в области робототехники и компьютерного зрения
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Узнайте, как роботизированные технологии могут применяться в различных областях, таких как медицина и освоение космоса, значительно усиливая ваше ценностное предложение"

В преподавательский состав входят профессионалы в области дизайна, которые привносят в эту программу опыт своей работы, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту пройти обучение с учетом ситуации и контекста, то есть в интерактивной среде, которая обеспечит погружение в учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.

В центре внимания этой программы – проблемно-ориентированное обучение, с помощью которого студент должен попытаться решить различные ситуации профессиональной практики, возникающие в течение учебной программы. Для этого специалисту будет помогать инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными и опытными специалистами.

Расширьте возможности своих проектов, изучив применение искусственного интеллекта и компьютерного обучения в робототехнике"

Укрепите свои навыки в алгоритмах планирования и управления для разработки интеллектуальных и эффективных роботов"

Основная цель Профессиональной магистерской специализации в области робототехники и компьютерного зрения заключается в подготовке специалистов в области робототехники, обеспечивая прочную теоретическую и практическую основу в таких важных областях, как компьютерное зрение, мобильная робототехника и искусственный интеллект, применяемый в робототехнике. Студенты научатся проектировать и разрабатывать передовые робототехнические системы, эффективные и совместные, улучшающие взаимоотношения человека и робота и обеспечивающие безопасность в различных средах.

Погрузитесь в ключевые области робототехники и станьте экспертом в разработке инновационных решений"

Общие цели

• Разработать математические основы кинематического и динамического моделирования роботов
• Углубить знания в использовании конкретных технологий для создания архитектур роботов, моделирования и симуляции роботов
• Получить специализированные знания по искусственному интеллекту
• Разработать технологии и устройства, наиболее часто используемые в промышленной автоматизации
• Определить ограничения существующих методов выявления узких мест в робототехнических применениях
• Получить глобальное представление об устройствах и аппаратного обеспечения, используемых в мире компьютерного зрения
• Проанализировать различные области, в которых применяется зрение
• Определить, на каком этапе находятся технологические достижения в области зрения
• Оценить, что исследуется в настоящее время и что ждет нас в ближайшие несколько лет
• Создать прочную основу для понимания алгоритмов и методов цифровой обработки изображений
• Оценить фундаментальные методы компьютерного зрения
• Проанализировать передовые методы обработки изображений
• Представить открытую 3D-библиотек
• Проанализировать преимущества и недостатки работы в 3D вместо 2D
• Представить нейронные сети и изучить, как они работают
• Проанализировать показатели для правильного обучения
• Проанализировать существующие метрики и инструменты
• Изучить конвейер сети классификации изображений
• Проанализировать нейронные сети семантической сегментации и их метрики

Конкретные цели

Модуль 1. Робототехника. Разработка и моделирование роботов

• Расширить использование технологии симуляции Gazebo
• Освоить использование языка моделирования роботов URDF
• Развить опыт в использовании технологии Robot Operating System
• Смоделировать и имитировать роботов-манипуляторов, наземных мобильных роботов, воздушных мобильных роботов, а также смоделировать и имитировать водных мобильных роботов

Модуль 2. Интеллектуальные агенты. Применение искусственного интеллекта к роботам и мягким роботам

• Проанализировать биологическое вдохновение для искусственного интеллекта и интеллектуальных агентов
• Оценить потребность в интеллектуальных алгоритмах в современном обществе
• Определить применение передовых методов искусственного интеллекта на интеллектуальных агентах
• Продемонстрировать тесную связь между робототехникой и искусственным интеллектом
• Установить потребности и проблемы робототехники, которые могут быть решены с помощью интеллектуальных алгоритмов
• Разработать конкретные реализации алгоритмов искусственного интеллекта
• Определить алгоритмы искусственного интеллекта, утвердившиеся в современном обществе, и их влияние на повседневную жизнь

Модуль 3. Глубокое обучение 

• Проанализировать семейства, составляющие мир искусственного интеллекта
• Собрать основные фреймворки для глубокого обучения
• Дать определение нейронным сетям
• Представить методы обучения нейронных сетей
• Изучить основы функций затрат
• Определить наиболее важные функции активации
• Изучить методы регуляризации и нормализации
• Разработать методы оптимизации
• Представлять методы инициализации

Модуль 4. Робототехника в автоматизации промышленных процессов

• Проанализировать использование, применение и ограничения промышленных сетей связи
• Установить стандарты безопасности машин для правильного проектирования
• Разработать чистые и эффективные методы программирования ПЛК
• Предложить новые способы организации операций с помощью машин состояний
• Продемонстрировать реализацию парадигм управления в реальных приложениях ПЛК
• Обеспечить основу для проектирования пневматических и гидравлических систем в автоматизации
• Определить основные датчики и исполнительные механизмы в робототехнике и автоматизации

Модуль 5. Системы автоматического управления в робототехнике

• Сформировать специализированные знания для проектирования нелинейных регуляторов
• Анализировать и изучать проблемы управления
• Освоить модели управления
• Спроектировать нелинейные регуляторы для роботизированных систем
• Внедрить регуляторы и оценить их в симуляторе
• Определить различные существующие архитектуры управления
• Изучить основы контроля зрения
• Разработать современные методы управления, такие как предиктивное управление или управление на основе машинного обучения

Модуль 6. Алгоритмы планирования роботов

• Установить различные типы алгоритмов планирования
• Проанализировать сложность планирования движения в робототехнике
• Разработать методы моделирования окружающей среды
• Изучить плюсы и минусы различных методов планирования
• Проанализировать централизованные и распределенные алгоритмы координации роботов
• Определить различные элементы теории принятия решений
• Предложить алгоритмы обучения для решения проблем принятия решений

Модуль 7. Компьютерное зрение

• Понять, как работает зрительная система человека и как оцифровывается изображение
• Проанализировать эволюцию компьютерного зрения
• Оценить методы получения изображений
• Получить специальные знания о системах освещения как важном факторе в обработке изображений
• Определить, какие оптические системы существуют и оценить их использование
• Изучить системы трехмерного зрения и то, как эти системы придают глубину изображениям
• Разработать различные системы, существующие за пределами поля, видимого человеческим глазом

Модуль 8. Приложения и последнее слово техники

• Проанализировать использование компьютерного зрения в промышленных применениях
• Определить, как применяется зрение в рамках революции автономных транспортных средств
• Проанализировать изображения в рамках контент-анализа
• Разработать алгоритмы глубокого обучения для медицинского анализа и машинного обучения для работы в операционной
• Проанализировать использование технического зрения в коммерческих приложениях
• Определить, как видят роботы с помощью компьютерного зрения и как это применяется в космических путешествиях
• Определить, что такое дополненная реальность и области ее применения
• Проанализировать развитие облачных вычислений
• Представить современные технологии и того, что ожидает нас в ближайшие годы

Модуль 9. Методы компьютерного зрения в робототехнике: Обработка и анализ изображений

• Проанализировать и понять важность систем зрения в робототехнике
• Установить характеристики различных чувствительных датчиков, чтобы выбрать наиболее подходящий для конкретного применения
• Определить методы извлечения информации из данных датчиков
• Применить инструменты обработки визуальной информации
• Разработать алгоритмы цифровой обработки изображений
• Проанализировать и предсказать влияние изменения параметров на результаты работы алгоритмов
• Оценить и проверить разработанные алгоритмы на соответствие полученным результатам

Модуль 10. Системы визуального восприятия роботов с машинным обучением

• Освоить методы машинного обучения, наиболее широко используемые сегодня в академических и промышленных кругах
• Углубить понимание архитектур нейронных сетей, чтобы эффективно применять их для решения реальных задач
• Повторно использовать существующие нейронные сети в новых приложениях с помощью трансферного обучения
• Определить новые области применения генеративных нейронных сетей
• Проанализировать использование методов обучения в других областях робототехники, таких как локализация и картография
• Разработать современные облачные технологии для развития технологии на основе нейронных сетей
• Изучить развертывание систем зрения через обучение в реальных и встроенных системах

Модуль 11. Визуальный SLAM. Одновременная локализация роботов и картографирование с использованием методов компьютерного зрения

• Конкретизировать базовую структуру системы одновременной локализации и картографирования (SLAM)
• Определить основные датчики, используемые при одновременной локализации и картографировании (визуальный SLAM)
• Установить пределы и возможности визуального SLAM
• Составить основные понятия проективной и эпиполярной геометрии для понимания процессов отображения изображений
• Определить основные технологии визуального SLAM: Фильтр Гаусса, оптимизация и обнаружение замыкания контура
• Подробно описать работу основных алгоритмов визуального SLAM
• Проанализировать, как проводить настройку и параметризацию алгоритмов SLAM

Модуль 12. Применение технологий виртуальной и дополненной реальности в робототехнике

• Определить разницу между различными типами реальностей
• Проанализировать существующие стандарты для моделирования виртуальных элементов
• Изучить наиболее часто используемые периферийные устройства в иммерсивных средах
• Определить геометрические модели роботов
• Оценить физические механизмы для динамического и кинематического моделирования роботов
• Разработать проекты виртуальной реальности и дополненной реальности

Модуль 13. Системы коммуникации и взаимодействия с роботами

• Проанализировать современные стратегии обработки естественного языка: эвристические, стохастические, нейросетевые, обучение на основе подкрепления
• Оценить преимущества и недостатки разработки сквозных, или ситуационно-ориентированных, систем взаимодействия
• Указать проблемы окружающей среды, которые необходимо решить для эффективного взаимодействия с роботом
• Создать инструменты, необходимые для управления взаимодействием и определения типа инициативы диалога
• Комбинировать стратегии распознавания образов, чтобы понять намерения собеседника и ответить на них наилучшим образом
• Определить оптимальную выразительность робота в зависимости от его функциональности и окружающей среды и применить методы эмоционального анализа для адаптации его реакции
• Предложить гибридные стратегии взаимодействия с роботом: голосовые, тактильные и визуальные

Модуль 14. Цифровая обработка изображений

• Изучить коммерческие библиотеки и библиотеки с открытым исходным кодом для обработки цифровых изображений
• Определить, что такое цифровое изображение и оценить основные операции для работы с ним
• Представить фильтры изображений
• Проанализировать важность и использование гистограмм
• Представить инструменты для изменения изображений поэтапно
• Предложить инструменты сегментации изображений
• Проанализировать морфологические операции и их применение
• Определить методологию калибровки изображений
• Оценить методы сегментации изображений с помощью обычного зрения

Модуль 15. Продвинутая цифровая обработка изображений

• Изучить усовершенствованные фильтры цифровой обработки изображений
• Определить инструменты для выделения и анализа контуров
• Проанализировать алгоритмы поиска объектов
• Продемонстрировать, как работать с калиброванными изображениями
• Проанализировать математические методы анализа геометрии
• Оценить различные варианты композиции изображений
• Разрабатывать пользовательский интерфейс

Модуль 16. Обработка 3D-изображений

• Рассмотреть 3D-изображение
• Проанализировать программное обеспечение, используемое для обработки 3D-данных
• Разрабатывать open3D
• Определите соответствующие данные в 3D-изображении
• Продемонстрировать инструменты визуализации
• Создавать фильтры для удаления шума
• Предложить инструменты для геометрических расчетов
• Проанализировать методики обнаружения объектов
• Оценить методы триангуляции и реконструкции сцены

Модуль 17. Конволюционные сети и классификация изображений

• Иметь знания о конволюционных нейронных сетях
• Установить метрики оценки
• Проанализировать производительность CNN для классификации изображений
• Оценить расширение данных
• Предложить методы, позволяющие избежать чрезмерной подгонки
• Изучить различные архитектуры
• Проанализировать методы статистического вывода

Модуль 18. Обнаружение объектов

• Проанализировать, как работают сети обнаружения объектов
• Изучить традиционные методы
• Определить метрики оценки
• Определить основные наборы данных, используемые на рынке
• Предложить архитектуры типа двухступенчатого детектора объектов
• Проанализировать методы Fine Tunning
• Изучить различные архитектуры Single Shoot
• Создавать алгоритмы отслеживания объектов
• Применять обнаружение и отслеживание людей

Модуль 19. Сегментация изображений с помощью глубокого обучения

• Проанализировать, как работают сети семантической сегментации
• Оценить традиционные методы
• Изучить метрики оценки и различные архитектуры
• Изучить облачное видеонаблюдение и облако точек
• Применять теоретические концепции на различных примерах

Модуль 20. Продвинутая сегментация изображений и продвинутые методы компьютерного зрения

• Получить специализированные знания по инструментам управления
• Изучить семантическую сегментацию в медицине
• Определить структуру проекта сегментации
• Проанализировать автоэнкодеры
• Разработать генеративно-состязательные сети

Будьте готовы к преодолению проблем робототехники в будущем и внесите свой вклад в развитие технологий в различных отраслях"