Станьте экспертом в области робототехники и компьютерного зрения за 24 месяца с данной Профессиональной магистерской специализацией от TECH. Записывайтесь прямо сейчас"

Рост искусственного интеллекта и робототехники меняет глобальную технологическую, экономическую и социальную картину. В этом контексте специализация в таких областях, как компьютерное зрение, имеет решающее значение для того, чтобы идти в ногу со временем в условиях быстрого прогресса и стремительных изменений. Растущее взаимодействие между людьми и машинами, а также необходимость эффективной обработки визуальной информации требуют высококвалифицированных специалистов, способных вести за собой инновации и решать сложные задачи.

Это благоприятный сценарий для специалистов в области инженерии, которые хотят продвинуться в процветающем секторе. По этой причине TECH разработал Профессиональную магистерскую специализацию по робототехнике и компьютерному зрению, которая обеспечивает всестороннюю подготовку по этим развивающимся дисциплинам, охватывая такие темы, как дополненная реальность, искусственный интеллект и обработка визуальной информации в машинах, среди прочего.

Программа предлагает теоретико-практический подход, который позволяет студентам применять свои знания в реальных условиях. И все это — в 100% онлайн-программе, которая позволяет студентам адаптировать обучение к своим личным и профессиональным обязанностям. Таким образом, они получат доступ к высококачественным учебным материалам, таким как видео, основная литература и подробные ресурсы, что позволит им получить глобальное представление о робототехнике и искусственном зрении.

Кроме того, благодаря методу Relearning, основанному на постоянном повторении наиболее важных материалов, студенты сократят время обучения и смогут легче закрепить наиболее важные понятия.
Уникальная программа в академической панораме, которую также отличает отличная команда специалистов в этой области. Их отличные знания и опыт в данной сфере проявляются в передовой программе, которую предлагает только TECH.

Станьте лидером в области инноваций и решайте этические проблемы и проблемы безопасности при создании инновационных и эффективных решений в различных отраслях промышленности"

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

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области информатики
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое 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

Воспользуйтесь возможностью учиться по 100% онлайн-программе, адаптируя время обучения к своим личным и профессиональным обстоятельствам"

В преподавательский состав входят профессионалы в области робототехники, которые привносят в программу свой опыт 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 учебного года. Для этого специалисту будет помогать инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными и опытными специалистами.

Проанализируйте с помощью лучших дидактических материалов, как выполнять настройку и параметризацию алгоритмов SLAM" 

В любое время и в любом месте погрузитесь в изучение достижений в области глубокого обучения" 

Благодаря этой программе профессиональный инженер получит необходимые знания для решения задач в области робототехники и компьютерного зрения, что позволит ему выделиться на постоянно развивающемся рынке труда и предложить практичные и эффективные решения в своей сфере деятельности. Для этого TECH предоставляет самые инновационные учебные материалы и специализированный преподавательский состав, который ответит на любые вопросы студентов по содержанию этой программы.

Примеры из практики, представленные в данной университетской программе, дадут вам исключительно практический подход к конструированию и моделированию роботов"

Общие цели

• Разработать математические основы кинематического и динамического моделирования роботов
• Углубиться в использование конкретных технологий для создания дизайна роботов, их моделирования и симуляции
• Расширить профессиональные знания в области искусственного интеллекта
• Разработать наиболее часто используемые в промышленной автоматизации технологии и устройства
• Определить ограничения существующих методов и их слабых мест в применениях  робототехники
• Получить глобальное представление об устройствах и аппаратного обеспечения, используемых в мире компьютерного зрения
• Проанализировать различные области, в которых применяется зрение
• Определять, 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 библиотеку open 3D
• 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 пайплайн 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

• Исследовать биологические источники вдохновения для искусственного интеллекта и интеллектуальных агентов
• Оценить необходимость интеллектуальных алгоритмов в современном обществе
• Определить области применения 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 внедрения 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
• Обобщить 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
• Развить технически правильные и эффективные методы программирования ПЛК
• Предложить новые формы организации операций с использованием машин состояний
• Продемонстрировать применение парадигм управления в реальных приложениях ПЛК
• Дать основы проектирования пневматических и гидравлических систем автоматизации
• Определить основные датчики и исполнительные механизмы в робототехнике и автоматизации

Модуль 5. Системы автоматического управления в робототехнике

• Сформировать специализированные знания для проектирования нелинейных контроллеров
• Проанализировать и изучить проблемы управления
• Освоить модели контроля
• Разработать нелинейные регуляторы для робототехнических систем
• Определить контроллеры и оценить их на симуляторе
• Выявить различные существующие архитектуры управления
• Изучить основы зрительного контроля
• Создавать 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
• Развить методы моделирования окружающей среды
• Рассмотреть плюсы и минусы различных методов планирования
• Проанализировать централизованные и распределенные алгоритмы координации роботов
• Определить различные элементы теории принятия решений
• Предложить алгоритмы обучения для построения задач 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 зрения в коммерческих приложениях
• Определять 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
• Представлять 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 датчиков для выбора наиболее подходящего в конкретном случае
• Определить методы извлечения информации из данных датчиков
• Применять средства обработки визуальной информации
• Разработать алгоритмы цифровой обработки изображений
• Анализировать и прогнозировать влияние изменения параметров на результаты работы алгоритмов
• Оценить и валидировать разработанные алгоритмы по полученным результатам

Модуль 10. Системы визуального восприятия роботов с машинным обучением

• Освоить наиболее широко используемые сегодня методы машинного обучения в академических и промышленных кругах
• Углубить понимание архитектур нейронных сетей с целью их эффективного применения для решения реальных задач
• Повторно использовать существующие нейронные сети в новых приложениях с помощью трансферного обучения
• Выявить новые области применения генеративных нейронных сетей
• Проанализировать использование методов обучения в других областях робототехники, таких как, например, локализация и картографирование
• Развить современные облачные технологии для разработок на основе нейронных сетей
• Исследовать возможности внедрения систем обучения с помощью зрения в реальные и встраиваемые системы

Модуль 11. Визуальный SLAM. Локализация роботов и одновременное картографирование с использованием методов компьютерного зрения

• Конкретизировать базовую структуру системы одновременной локализации и картографирования (SLAM)
• Определить основные датчики, используемые в системе одновременной локализации и картографирования (SLAM)
• Установить границы и возможности визуального SLAM
• Составить основные понятия проективной и эпиполярной геометрии для понимания процессов проецирования изображений
• Определить основные технологии визуального SLAM: Фильтр Гаусса, оптимизация и обнаружение замыкания контура
• Подробно описать функционирование основных алгоритмов визуального SLAM
• Проанализировать, как осуществляется настройка и параметризация алгоритмов SLAM

Модуль 12. Применение технологий дополненной и виртуальной реальности в робототехнике

• Определить разницу между различными типами реальностей
• Проанализировать существующие стандарты моделирования виртуальных элементов
• Рассмотреть наиболее часто используемые периферийные устройства в иммерсивных средах
• Определить геометрические модели роботов
• Оценить физические движки для динамического и кинематического моделирования роботов
• Разрабатывать проекты в области виртуальной 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 экологические проблемы, которые необходимо решить для эффективного взаимодействия с роботом
• Создать инструменты, необходимые для организации взаимодействия и определения типа диалоговой инициативы
• Комбинировать стратегии распознавания образов, чтобы предположить 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: голосовую, тактильную и визуальную стратегию

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
• Определять 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
• Разрабатывать генеративные адверсарные сети 

Проектируйте и разрабатывайте передовые робототехнические системы, эффективные и совместные, улучшающие взаимоотношения человека и робота и обеспечивающие безопасность в различных средах"