Spezialisieren Sie sich auf Industrie 4.0 und Sie werden in der Lage sein, die Herausforderung zu meistern, die Kommunikation in der Robotik zu verbessern”

Die aktuellen Mechanismen zur Interaktion mit Robotern verwenden natürliche Sprache, obwohl es üblich ist, die Kommunikation mit Robotern auf eine minimale Komponente mit vorprogrammierten Befehlen zu reduzieren und manuelle Schnittstellen wie Joysticks, mobile Anwendungen, die einfacher sind, zu verwenden. Die aktuelle Herausforderung in der Robotik besteht jedoch darin, einen viel flüssigeren Dialog zwischen Roboter und Mensch zu erreichen.

Dieser Universitätsexperte gibt dem Informatiker alle notwendigen Werkzeuge an die Hand, um die Mechanismen der Gefühlserkennung und -synthese zu entwickeln, die darauf abzielen, den Roboter einerseits mit einer gewissen emotionalen Intelligenz auszustatten und ihn andererseits in die Lage zu versetzen, je nach Reaktion des Benutzers mit unterschiedlichen Gefühlen zu reagieren.

Diese Herausforderung wird durch die Anwendung aller in diesem Studiengang erworbenen Kenntnisse und mit Hilfe eines Teams von Robotikexperten bewältigt. Der Studiengang umfasst auch umfangreiche Inhalte zu Technologien der virtuellen und erweiterten Realität sowie zu Roboterdesign und -modellierung.

Der Online-Studiengang bietet den Studenten die Möglichkeit, sich auf ihre berufliche Laufbahn in einem Bereich vorzubereiten, der Kreativität und hochqualifizierte Arbeitskräfte erfordert. Zu all dem, ein Lernsystem mit Relearning und multimedialen Inhalten, das den Wissenserwerb auf flexible und bequeme Weise fördert.

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Dieser Universitätsexperte in Roboter-Interaktionstools enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind: 

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für Robotik vorgestellt werden 
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• Er enthält praktische Übungen, in denen der Selbstbewertungsprozess durchgeführt werden kann, um das Lernen zu verbessern 
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden 
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit 
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

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Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen aus ihrer Arbeit in diese Weiterbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten aus führenden Unternehmen und renommierten Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.

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Der Lehrplan für diesen Studiengang wurde von einem Dozententeam bestehend aus Experten auf dem Gebiet der Robotik mit dem Ziel entwickelt, den Studenten aktuelle Kenntnisse in diesem Bereich zu vermitteln. Zu diesem Zweck wurde ein in drei Module gegliedertes Curriculum entwickelt, das die Studenten in die Welt der Industrie 4.0 eintauchen lässt, sich dann mit der weit verbreiteten virtuellen Realität und der künstlichen Intelligenz befasst und schließlich die Kommunikation zwischen Roboter und Mensch im Detail behandelt. Videozusammenfassungen zu jedem Thema und Fachlektüre führen die Studenten durch das Programm.

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Modul 1. Robotik. Roboterdesign und -modellierung

1.1. Robotik und Industrie 4.0

1.1.1. Robotik und Industrie 4.0
1.1.2. Anwendungsbereiche und Anwendungsfälle
1.1.3. Teilbereiche des Fachwissens in der Robotik

1.2. Roboter-Hardware und Software-Architekturen

1.2.1. Hardware-Architekturen und Echtzeit
1.2.2. Roboter-Software-Architekturen
1.2.3. Kommunikationsmodelle und Middleware-Technologien
1.2.4. Software-Integration mit dem Robot Operating System (ROS)

1.3. Mathematische Modellierung von Robotern

1.3.1. Mathematische Darstellung von starren Körpern
1.3.2. Rotationen und Translationen
1.3.3. Hierarchische Zustandsdarstellung
1.3.4. Verteilte Zustandsdarstellung in ROS (TF-Bibliothek)

1.4. Roboterkinematik und -dynamik

1.4.1. Kinematik
1.4.2. Dynamik
1.4.3. Unterbetätigte Roboter
1.4.4. Redundante Roboter

1.5. Modellierung und Simulation von Robotern

1.5.1. Technologien zur Robotermodellierung
1.5.2. Robotermodellierung mit URDF
1.5.3. Roboter-Simulation
1.5.4. Modellierung mit Gazebo-Simulator

1.6. Roboter-Manipulatoren

1.6.1. Arten von Manipulator-Robotern
1.6.2. Kinematik
1.6.3. Dynamik
1.6.4. Simulation

1.7. Mobile Bodenroboter

1.7.1. Arten von mobilen Bodenrobotern
1.7.2. Kinematik
1.7.3. Dynamik
1.7.4. Simulation

1.8. Mobile Flugroboter

1.8.1. Arten von mobilen Flugrobotern
1.8.2. Kinematik
1.8.3. Dynamik
1.8.4. Simulation

1.9. Mobile Wasserroboter

1.9.1. Arten von mobilen Wasserrobotern
1.9.2. Kinematik
1.9.3. Dynamik
1.9.4. Simulation

1.10. Bio-inspirierte Roboter

1.10.1. Humanoide
1.10.2. Roboter mit vier oder mehr Beinen
1.10.3. Modulare Roboter
1.10.4. Roboter mit flexiblen Teilen (Soft-Robotics)

Modul 2. Anwendung von Technologien der virtuellen und erweiterten Realität auf die Robotik

2.1. Immersive Technologien in der Robotik

2.1.1. Virtuelle Realität in der Robotik
2.1.2. Erweiterte Realität in der Robotik
2.1.3. Gemischte Realität in der Robotik
2.1.4. Unterschied zwischen Realitäten

2.2. Konstruktion von virtuellen Umgebungen

2.2.1. Materialien und Texturen
2.2.2. Beleuchtung
2.2.3. Virtueller Klang und Geruch

2.3. Robotermodellierung in virtuellen Umgebungen

2.3.1. Geometrische Modellierung
2.3.2. Physikalische Modellierung
2.3.3. Standardisierung von Modellen

2.4. Modellierung der Roboterdynamik und -kinematik: Virtuelle Physik-Engines

2.4.1. Physik-Engines. Typologie
2.4.2. Konfiguration einer Physik-Engine
2.4.3. Physik-Engines in der Industrie

2.5. Die in der virtuellen Realität am häufigsten verwendeten Plattformen, Peripheriegeräte und Tools

2.5.1. Virtual Reality-Betrachter
2.5.2. Peripheriegeräte für die Interaktion
2.5.3. Virtuelle Sensoren

2.6. Erweiterte Realitätssysteme

2.6.1. Einfügen von virtuellen Elementen in die Realität
2.6.2. Arten von visuellen Markern
2.6.3. Technologien der erweiterten Realität

2.7. Metaversum: virtuelle Umgebungen mit intelligenten Agenten und Menschen

2.7.1. Avatar-Erstellung
2.7.2. Intelligente Agenten in virtuellen Umgebungen
2.7.3. Aufbau von VR/AR-Umgebungen für mehrere Benutzer

2.8. Erstellung von Virtual Reality-Projekten für die Robotik

2.8.1. Entwicklungsphasen von Virtual Reality-Projekten
2.8.2. Einsatz von Virtual Reality-Systemen
2.8.3. Ressourcen für die Virtual Reality

2.9. Erstellung von Augmented Reality Projekten für die Robotik

2.9.1. Entwicklungsphasen von Augmented Reality-Projekten
2.9.2. Einsatz von Augmented Reality-Projekten
2.9.3. Augmented Reality-Ressourcen

2.10. Roboter-Teleoperation mit mobilen Geräten

2.10.1. Mobile Mixed Reality
2.10.2. Immersive Systeme mit Sensoren für mobile Geräte
2.10.3. Beispiele für mobile Projekte

Modul 3. Roboterkommunikation und Interaktionssysteme

3.1. Spracherkennung: stochastische Systeme

3.1.1. Akustische Modellierung von Sprache
3.1.2. Verdecktes Markowmodell
3.1.3. Linguistische Modellierung von Sprache: N-Grammatiken, BNF-Grammatiken

3.2. Spracherkennung: Deep Learning

3.2.1. Tiefe neuronale Netze
3.2.2. Rekurrente neuronale Netze
3.2.3. LSTM-Zellen

3.3. Spracherkennung: Prosodie und Umgebungseffekte

3.3.1. Umgebungsgeräusche
3.3.2. Erkennung mehrerer Partner
3.3.3. Sprachpathologien

3.4. Verstehen natürlicher Sprache: Heuristische und probabilistische Systeme

3.4.1. Syntaktisch-semantisches Parsing: linguistische Regeln
3.4.2. Heuristisches regelbasiertes Verstehen
3.4.3. Probabilistische Systeme: logistische Regression und SVMs
3.4.4. Verstehen auf der Grundlage von neuronalen Netzen

3.5. Dialogmanagement: Heuristische/probabilistische Strategien

3.5.1. Absicht des Gesprächspartners
3.5.2. Vorlagenbasierter Dialog
3.5.3. Stochastisches Dialogmanagement: Bayessches Netz

3.6. Dialogmanagement: Fortgeschrittene Strategien

3.6.1. Verstärkungsbasierte Lernsysteme
3.6.2. Auf neuronalen Netzen basierende Systeme
3.6.3. Von der Sprache zur Absicht in einem einzigen Netz

3.7. Antwortgenerierung und Sprachsynthese

3.7.1. Eine Antwort verfassen: von der Idee zum kohärenten Text
3.7.2. Sprachsynthese durch Verkettung
3.7.3. Stochastische Sprachsynthese

3.8. Dialoganpassung und Kontextualisierung

3.8.1. Dialogische Initiative
3.8.2. Anpassung an den Sprecher
3.8.3. Anpassung an den Kontext des Dialogs

3.9. Roboter und soziale Interaktionen: Erkennung, Synthese und Ausdruck von Emotionen

3.9.1. Paradigmen der künstlichen Stimme: Roboterstimme und natürliche Stimme
3.9.2. Emotionserkennung und Stimmungsanalyse
3.9.3. Emotionale Sprachsynthese

3.10. Roboter und soziale Interaktionen: Fortgeschrittene multimodale Schnittstellen

3.10.1. Kombination von Sprach- und Berührungsschnittstellen
3.10.2. Erkennung und Übersetzung von Gebärdensprache
3.10.3. Visuelle Avatare: Übersetzung von Sprache in Gebärdensprache

Stellen Sie sich der Herausforderung und verbessern Sie die verbale und emotionale Kommunikation von Robotern. Schreiben Sie sich jetzt ein"