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                  五大課程優勢 讓學員學到真知識

                  更多課程優勢

                  優就業聯合中科院專家潛心研發
                  課程緊追技術熱點

                  Python核心編程
                  主講內容
                  • Python語言基本介紹
                  • 分支和循環
                  • 內置數據結構
                  • 函數
                  • 模塊
                  • 常用標準模塊
                  • 文件操作
                  • 異常處理
                  • 面向對象編程
                  • 多任務
                  • 內置函數與調試
                  • 排列組合與正則表達式
                  • 語法進階
                  • Linux操作系統
                  • 文件系統與用戶管理
                  • 文件操作
                  • 網絡命令、進程管理與服務配置
                  • Shell編程與bash,源文件編譯
                  • 版本控制
                  • 游戲項目開發

                  學習目標: 前期通過學習常量、變量的使用,運算符的使用,流程控制的使用,函數的定義和使用,容器處理方法,字符串處理方法,日期時間處理方法等,掌握Python編程語言基礎內容;中期主要涉及OOP基礎知識,學習后應該能自己處理OOP問題,具有初步軟件工程知識并樹立模塊化編程思想;后期通過一個游戲案例,將之前所學到的知識串連起來,達到興趣引導、學以至用的目的;
                  掌握Linux操作系統常用命令,掌握Linux操作系統的基礎知識,掌握Linux自動化運維技巧。

                  C++高級編程實戰
                  主講內容
                  • C++開發環境
                  • 數據類型和邏輯控制
                  • 動態數組和函數
                  • 指針與引用
                  • 類和對象
                  • 運算符重載和繼承
                  • 多態和智能指針
                  • 異常和I/O
                  • 模板和容器
                  • 線程和設計模式
                  • make和cmake
                  學習目標:
                  1.掌握C++基礎語法, 具備基礎的C++編程能力;
                  2.熟練使用C++面向對象思想設計程序;
                  3.掌握多線程互斥、并發思想,能設計出常見的模式;
                  4.理解C++編譯原理,能夠熟練編寫編譯規則;
                  5.熟練使用C++技術完成針對問題的程序編寫。
                  Qt&C++驅動實踐
                  主講內容
                  • Qt編程基礎
                  • Qt文件操作和網絡通信
                  • Qt高級應用
                  • 機器人驅動開發原理
                  • UR機器人驅動編程語言
                  • UR機器人上位機驅動開發
                  • 常用機器人驅動庫
                  學習目標:
                  1.理解Qt圖像化界面的繪制流程;
                  2.掌握Qt圖像化界面應用開發流程;
                  3.掌握socket通信原理及應用;
                  4.理解上位機驅動開發原理;
                  5.掌握Python和C++下機器人驅動開發。
                  機器人操作系統ROS
                  主講內容
                  • 初始ROS
                  • ROS核心基礎
                  • Topic通訊模型
                  • Qt與Ros應用案例
                  • ROS日志
                  • Service通訊模型
                  • 掃地機器人案例
                  • Action通訊模型
                  • ROS功能擴展
                  • TF坐標轉換
                  • 機器人運動學
                  • 機器人建模與可視化
                  • Movelt運動規劃
                  • 企業生產環境仿真與聯動
                  • 硬件接入與驅動開發
                  • 控制嵌入式電路板
                  學習目標:
                  1.ROS核心編程;
                  2.C++開發ROS程序;
                  3.Python開發ROS程序;
                  4.各種ROS調試工具的使用;
                  5.ROS的三種通訊模型;
                  6.TF坐標轉換;
                  7.MoveIt框架使用;
                  8.可視化工具使用;
                  9.機械臂正解反解;
                  10.硬件驅動開發;
                  11.產品線可視化設計與仿真開發;
                  12.ROS與常用嵌入式電路板接口設計與實踐。
                  2D機器視覺實戰
                  主講內容
                  • 常見圖像處理
                  • 高級特效變換
                  • 顏色模型與矩陣變換
                  • 卷積運算與霍夫變換
                  • 灰度與形態學變換
                  • 圖像分割原理
                  • 物體定位與分割
                  • Watershed算法圖像處理
                  • FloodFilled算法分割圖像
                  • kmeans算法圖像處理
                  • 圖像處理綜合實戰
                  學習目標:
                  1.掌握常用的圖像處理技術;
                  2.掌握圖像處理背后的原理;
                  3.掌握圖像分割技術;
                  4.掌握物品定位技術。
                  3D機器視覺實戰
                  主講內容
                  • 3D點云I/O與分解算法
                  • 關鍵點算法與特征描述
                  • 對齊算法、歐氏分割與曲面重建
                  • 2D&3D視覺融合
                  學習目標:
                  1.理解3D點云結構與數據構建;
                  2.掌握3D點云輸入輸出與常見分解算法;
                  3.理解深度圖的原理與特征描述;
                  4.掌握曲面重建及常見配準算法;
                  5.掌握手眼標定、2D與3D視覺融合。
                  機器學習算法與應用
                  主講內容
                  • 機器學習簡介
                  • KNN算法和線性分類
                  • 數據預處理和算法調優
                  • 學習速率性能優化
                  • 鏈式求導和梯度變化
                  • 決策樹和感知機
                  • 線性回歸和梯度下降
                  • 卷積神經網絡
                  • 卷積核池化與激活
                  • 神經網絡和模型評估
                  • 卷積神經網絡-圖像識別訓練
                  • TensorFlow和Keras
                  • Yolo框架、darkflow、darknet
                  • LeNet,AlexNet,VGG16模型復現
                  • 深度學習論文帶讀
                  學習目標:
                  1.掌握機器學習常見的數學知識;
                  2.理解梯度下降及線性回歸等機器學習原理;
                  3.掌握常見的機器學習算法與框架;
                  4.掌握卷積神經網絡原理及應用;
                  項目實戰
                  主講內容
                  • (一)空中機器人項目實戰
                  • (二)無人/自動駕駛項目實戰
                  • (三)ROS構建Siri聊天機器人
                  • (四)醫藥/物流倉儲自動化分揀解決方案
                  • (五)伺服舵機進行人臉檢測與跟蹤
                  學習目標:
                  1.掌握機器視覺、目標定位、檢測與識別等技術;
                  2.掌握圖像處理、深度學習、工業自動化CNC控制開發等技術;
                  3.掌握室內建圖、路徑規劃、自動導航等技術;
                  4.掌握機器人運動控制、力控系統、視覺融合等實戰技術;
                  5.理解產業互聯網行業趨勢與場景需求;
                  6.掌握仿真建模與機器人聯動等技術;
                  就業指導
                  主講內容
                  • 簡歷指導
                  • 技術指導
                  • 就業實訓

                  學習目標: 從簡歷、面試技巧等層面進行輔導,幫助學員熟悉面試流程; 讓學員清晰了解職業發展規劃,明確自身定位,找到適合自身發展的工作。

                  查看完整課程大綱

                  機器人操作系統及原理精講
                  多維度提升核心能力

                  機器人系統開發
                  設計與開發PC端圖像化應用
                  開發UR/AUBO機器人驅動應用
                  理解開源框架urx庫實現原理,能夠進行二次開發
                  能夠使用ROS通訊系統來控制硬件設備
                  掌握機器人操作系統
                  機器視覺
                  編寫美圖軟件
                  圖像特效處理
                  構建3D點云深度圖
                  基于點云特征進行目標定位
                  通過機器視覺實現手眼標定、物體識別等需求
                  機器學習
                  完成數據收集、清洗、標注、增強、預測及模型訓練、評估優化等全套機器視覺開發流程
                  獨立分析問題并解決物體識別、文字識別、視頻理解等需求
                  通過機器視覺進行與視覺相關的需求開發
                  根據視覺系統規劃機器人運動路線
                  根據力控反饋實時調整機器人運動
                  分析與設計機器人方面的升級/調整方案
                  我能學會嗎

                  中科院機器人工程項目實戰
                  體驗開發到落地一體化流程

                  每一位學員都需上手實操 真正鍛煉學員動手能力

                  • 優就業智能機器人培訓空中機器人

                    項目名稱:空中機器人項目實戰

                    項目簡介:
                    基于伺服舵機,結合人臉跟蹤ROS技術,進行人臉跟蹤代碼分析,實現人臉檢測與跟蹤。
                    核心知識點:
                    配置伺服舵機;ROS與伺服舵機接口配置;創建人臉跟蹤ROS包文件;ROS與OpenCV接口配置;舵機的參數配置;項目流程梳理及實施;人臉跟蹤代碼分析。
                  • 優就業智能機器人培訓無人/自動駕駛項目實戰

                    項目名稱:無人/自動駕駛項目實戰

                    項目簡介:
                    利用傳感器數據,結合常用的數據處理方法,采用自動路徑規劃及避障技術,實現無人車的自主導航規劃。
                    核心知識點:
                    激光雷達傳感器開發;貝葉斯濾波器;卡爾曼濾波;Gmapping和Hector算法;位姿評估算法DWA、TED、A*;自動Navigation及避障任務。
                  • 優就業智能機器人培訓ROS構建Siri聊天機器人

                    項目名稱:ROS構建Siri聊天機器人

                    項目簡介:
                    基于ROS系統,結合語音識別和自然語言處理技術,實現類Siri的聊天機器人系統。
                    核心知識點:
                    人機交互機器人介紹;人機交互機器人結構模塊講解;AIML加載;PyAIML安裝及使用;ROS中創建AIML機器人;AIML ROS功能包使用。
                  更多項目實戰

                  證書加持助力 贏取名企Offer

                  ——中科院自動化研究所相關機構證書

                  如何拿證?

                  行業大牛坐鎮 面對面授課答疑

                  • 何老師

                    何老師

                    ROS高級開發工程師,7年ROS開發經驗,中國科學院自動化研究所類腦機器人部高級開發工程師,負責和參與了多個機器人項目的研發與產品化。目前主要從事自動化所機器人“云腦”開發,覆蓋了機器感知、SLAM自主導航、多關節機械臂運動控制、運動規劃等領域。

                  • 呂老師

                    呂老師

                    博士,中國科學院自動化研究所副研究員。專注計算機視覺理論與應用,對視覺檢測與識別、視頻跟蹤、機器人智能感知、深度學習等方面有深入的研究和見解。國外知名大學工學博士,中國科學院自動化研究所副研究員,碩士生導師。中國自動化學會專委委員、國家自然科學基金評議專家。發表學術論文二十余篇,主持參與各類科研項目十余項。

                  • 李老師

                    李老師

                    博士,副研究員,現任職于中國科學院自動化研究所類腦智能研究中心,戴爾科技學院《人工智能》特聘授課專家,主要研究方向為人工智能與機器學習,主持國家青年基金1項,參與國家重點研發項目、自然基金類項目共計10余項,作為負責人或主要完成人承擔人工智能相關項目8項,發表SCI和EI論文共計11篇,已申請和授權發明專利共計7項,軟件著作權5項。

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