新基建”按下快進鍵，智能機器人產業(yè)持續(xù)發(fā)力
“新基建”指發(fā)力于科技端的基礎設施建設，未來大概能為中國帶來數(shù)十萬億經濟體量的刺激，
同時也促使智能機器人產業(yè)迅猛發(fā)展，相關技術迎來新機遇
擴大有效投資，擬安排3.75萬億元，重點支持“兩新一重”。
--2020年總理在兩會政府工作報告說
中國機器人存在巨大市場潛力和發(fā)展空間。市場調研機構 IDC 預計，到 2022 年，中國機器人市場規(guī)模將達到 805.2 億美元，全球占比高達 38.3%。
智能服務機器人行業(yè)，聚合了5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)中心等“新基建”中的核心技術，成為巨頭企業(yè)關注的熱點，被視為影響科技產業(yè)未來十年格局的關鍵。
智能機器人產業(yè)發(fā)展迅猛，已引起世界各國的高度重視，到2025年，
新一代信息技術產業(yè)領域
人才缺口將超過900萬人
自動駕駛 - 旁車檢測與方向矯正
武漢火神山醫(yī)院送餐機器
智慧物流 - 無人分揀
機器人點膠、焊接、拋光、
噴漆、元器件檢測等
公園無人駕駛自動售貨機
智慧商場 - 體溫檢測及客戶分析
智能機器人如何實現(xiàn)開發(fā)任務
機器人的中樞神經系統(tǒng)， 讓各組件協(xié)同工作，完成復雜任務
運動控制精準控制機械臂位置和姿態(tài)、噴涂、焊接、打磨、上下料、工業(yè)機器人的核心技術
更智能的大腦， 更靈活智能的控制，機器人的手、眼、腳和神經系統(tǒng)
機器視覺、2D、3D視覺教機器人“看”的技術。人工智能領域落地最多的方向，大量應用于自動駕駛、高精度測繪、VR、AR和醫(yī)療等行業(yè)
SLAM用攝像頭或激光雷達解決 “ 我在哪，我周圍是什么？” 的問題，掃地機器人，室內導航必備
教學案例以機器人開發(fā)應用為載體
鳶尾花種類預測
波士頓房價預測
癌癥分類預測
泰坦尼克號乘客生存預測優(yōu)化
金融反欺詐預測
股票預測回顧
睡眠數(shù)據(jù)案例分析
OCR手寫數(shù)字和漢字識別
圖片深度神經網(wǎng)絡訓練可視化
機器視覺無人車車道智能識別
自動駕駛車道線切換
3D視覺和雷達傳感器融合
垃圾自動分類
物體偵測分析
課程覆蓋核心技術點，打造新型產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)人才階段1：Python和C++應用編程
? Python與C++編譯原理及環(huán)境搭建
? Python與C++語法及變量特性
? Python與C++的I/O流編程
? Python與C++網(wǎng)絡通信編程
? PyQt圖形化界面開發(fā)
? 面向對象編程實戰(zhàn)：飛機大戰(zhàn)
? 面向對象編程實戰(zhàn)：坦克大戰(zhàn)
? 面向對象編程實戰(zhàn)：聊天室
? 網(wǎng)絡爬蟲實現(xiàn)原理及應用案例
? 游戲作弊外掛實戰(zhàn)案例
階段2：機器人操作系統(tǒng)
? ROS系統(tǒng)架構及日志系統(tǒng)
? ROS的三大通訊模型
? 機器人運動學原理解析
? ROS功能擴展及TF坐標轉換
? 機器人建模與可視化
? 掃地機器人應用案例
? 企業(yè)生產環(huán)境仿真與聯(lián)動
階段3：運動規(guī)劃和機械臂控制
? 上位機與下位機驅動開發(fā)
? 機械臂三種運動模式應用
? 機械臂信號及聯(lián)動調度
? MoveIt運動規(guī)劃框架
? MoveIt路徑規(guī)劃及場景配置
階段4：機器視覺
? 2D圖像原理及常見特效變換
? 2D圖像顏色模型與矩陣變換
? 2D圖像分割原理與物體定位
? 2D圖像常見算法及綜合應用實戰(zhàn)
? 3D點云I/O流及分解算法
? 點云關鍵點算法及特征描述
? 對齊算法、歐式分割與曲面重建
? 2D與3D視覺融合
階段5：深度學習
? 高等數(shù)學及相關前置高中知識詳解
? 機器學習常見算法詳解
? 速率性能及算法調優(yōu)
? 決策樹和感知機
? 線性回歸與梯度下降
? 卷積神經網(wǎng)絡
? 神經網(wǎng)絡和模型評估
? TensorFlow、Keras及yolo等熱門框架
? 實戰(zhàn)案例-圖像識別訓練
階段6：SLAM
? 激光雷達傳感器開發(fā)
? 貝葉斯濾波器與卡爾曼濾波
? Gmapping和Hector算法
? 位姿評估算法
? 自動導航及避障任務
階段7：項目實戰(zhàn)
? 3D點云及應用
? 工業(yè)軟件虛擬仿真項目
? 人工智能與圖像識別應用
? 醫(yī)藥、物流倉儲自動化分揀
? 自動駕駛
? 機器視覺引導激光加工
? 室內導航和建圖軟硬件實戰(zhàn)
斥資百萬搭建企業(yè)級實操環(huán)境實踐式項目實戰(zhàn), 貼近企業(yè)工作的真實流程
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在建筑工程、機械制造及模具設計等領域都需要三維的產品模型來實現(xiàn)產品的匹配與定位。
通過3D的點云分解、表面法向量構建、特征點匹配與定位、點云配準融合及曲面重建等技術構建完整的三維空間模型，用以給目標匹配與定位提供支撐。
機器感知工程師崗位 計算機視覺工程師崗位
通過視覺引導、機器運動控制等技術升級企業(yè)常見的自動化需求，如：拆垛、碼垛、焊接、涂膠等工序。
2D 與 3D 融合，姿態(tài)評估，點云匹配等，深度學習，運動規(guī)劃和控制。
機器人運動控制方向崗位 機器人軟件開發(fā)崗位 ROS 軟件開發(fā)崗位
通過對圖片及視頻的處理，實現(xiàn)對特定場景下目標的識別與追蹤處理。
使用OpenCV、物體偵測、目標識別算法、TensorFlow框架、YOLO算法等實現(xiàn)圖片、視頻等媒體文件中的目標檢測與標記。
圖像識別工程師崗位 圖像處理工程師崗位
通過機器視覺、三維空間定位計算運動姿態(tài)和無碰撞路線等技術，驅動機器人按照需求完成業(yè)務任務。
運動規(guī)劃技術、2D 視覺多邊形逼近、3D 深度點云濾波技術、特征檢測及描述符、3D 配準及曲面重建、基于慣性矩的 3D 物體包容盒提取技術、3D 模板匹配及定位。
機器自動化視覺開發(fā)方向崗位 點云感知開發(fā)方向崗位 機器人運動控制開發(fā)崗位
通過機器視覺+人工智能技術結合的方式，實現(xiàn)無人自動駕駛相關任務，課程基于Unity的自動駕駛模擬器或自主研發(fā)自動駕駛套件進行實操。
主要使用機器視覺、圖像識別及卷積神經網(wǎng)絡識別道路的交通標志，通過強化學習、行為模仿結合硬件等設備實現(xiàn)無人自動駕駛任務。
自動駕駛控制工程師崗位 自動駕駛感知工程師崗位 機器視覺工程師崗位 深度學習工程師崗位
通過機器視覺與運動控制技術結合的方式，實現(xiàn)原料個性化定制加工自動化。
主要使用技術為圖像識別處理，牽涉到計算機視覺(cv)，目標檢測(object detection)，圖像分割(image segmentation)，深度學習（deep learning），激光雕刻加工等。
深度學習圖像識別崗位 機器視覺應用開發(fā)崗位 智能穿戴應用開發(fā)崗位 工業(yè)自動化 CNC 控制開發(fā)崗位
通過雷達建圖、全局路徑規(guī)劃、局部調優(yōu)及自主避障等技術方案，完成地圖構建、機器人運動等無人/自動駕駛任務。
通過傳感器探測、卡爾曼濾波、GMapping 及Hector 算法等完成地圖構建；使用 DWA、TED、A※等算法完成位姿估算、自主導航及避障任務等。
AGV機器人開發(fā)崗位 無人/自動駕駛研發(fā)崗位 SLAM 應用開發(fā)崗位
全自主研發(fā)教學仿真工具為了讓學員理論學習與實踐相輔相成，切實感受到企業(yè)真實工作過程，傳智教育教學團隊精心研究，
開發(fā)出各種類型的教學模擬器，免費提供給學員使用
真實比例提供UR3機械臂的仿真，可進行正解、反解運算和測試
提供虛擬仿真賽車和賽道，用于深度學習和自動駕駛訓練
提供任意多個關節(jié)的2d機器人運動學正解和反解的模擬
提供產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)機器人設備的模擬
應用平臺：Win、Mac、Linux
教學場景：適用于講解，movel，movep，運動規(guī)劃，空間姿態(tài)變化等教學場景。提供python和c++的sdk，方便教學代碼演示
應用平臺：Win、Mac、Linux
教學場景：適用于講解，keras，卷積神經網(wǎng)絡，基于視覺的無人駕駛等案例
應用平臺：Win、Mac、Linux
教學場景：適用于講解，機器人運動學，正解，反解，矩陣運算，tf坐標變化等課程
應用平臺：Linux
教學場景：適用于講解，分揀，抓取，運輸?shù)犬a業(yè)互聯(lián)網(wǎng)課程
場景互動式+產業(yè)互聯(lián)實驗室教學有效提升學習效率，強化理論根基，增強實踐能力
課堂上，講師結合機器人理論知識與案例，虛實互動式教學，圍繞“人人參與”的原則，充分調動學習積極性，讓學員有不懂的問題可以隨時提問，現(xiàn)場實操研討。
每個班級在項目階段，進入實驗室，對整套產業(yè)互聯(lián)的機器人設備進行編程，強化理論、增強實踐，提升綜合能力，充分感受機器智能帶給人類的便捷體驗。
總監(jiān)級講師帶隊授課，企業(yè)牛人分享職場“干貨”
大佬看好 傾力打造
核心課程 深入淺出
技術解析 經驗分享
肖老師
唐老師
李老師
張老師
肖老師
吳老師
覃老師
高級軟件工程師，曾就職于知名軟件公司，擅長程序中Artificial Intelligence架構，以及有限狀態(tài)機的設計。傳智教育資深講師，五年授課經驗，人工智能以及物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)經驗豐富。
軟件架構師，曾從事華為系統(tǒng)應用的研發(fā)、聯(lián)想定制軟件的開發(fā)。獲得兩項國家發(fā)明專利。對交互系統(tǒng)及Linux有深入研究。對機器視覺、運動控制、路徑導航等有獨到的見解。授課嚴謹清晰，注重以實例驅動課程。
資深講師，近10年軟件開發(fā)與IT教育經驗，多年產品經理經驗，課堂輕松活躍，喜歡挖掘和啟發(fā)學員潛在能力。橫跨互聯(lián)網(wǎng)產品、技術領域，熟悉嵌入式終端系統(tǒng)，對視覺識別處理及硬件傳感器有一定開發(fā)經驗。
系統(tǒng)分析師，中國機器人CR教育培訓標準委員會委員，先后任職于Nortel、CIeNET、愛立信等知名企業(yè)。資深講師，十年授課經驗，善于使用生活中的例子講解技術原理，對ROS（機器人操作系統(tǒng)）和自動駕駛有一定開發(fā)經驗。
系統(tǒng)架構師，精通JAVA、JS、C/C++、Python、kotlin等編程語言，獲得兩項國家發(fā)明專利，對程序系統(tǒng)架構設計有一定見解。資深講師，授課內容豐富，邏輯清晰，注重培養(yǎng)學員編碼習慣，引導學員編碼思維，提升學員的動手能力。
高級講師，多年研發(fā)與教學經驗，曾任職于北京聯(lián)想研究院，精通Python、C++、go、kotlin、java等多種編程語言。具有豐富的大型軟件項目經驗，參與編寫多套課程教材，熟悉硬件底層協(xié)議以及開發(fā)，串口通信，rs232，rs485，pwm方波以及機器人驅動開發(fā)。
高級講師，四年項目開發(fā)經驗、五年授課經驗，精通java、android、C++ 、javaEE、微服務分布式架構。對ROS、機器視覺、運動控制有獨到見解。授課風趣幽默，注重培養(yǎng)編程思想。
畢業(yè)后，你可以從事哪些工作？
我們的課程適合誰學習？
無編程經驗，對編程感興趣的自動化、機械設計、土木工程、電子信息等工科專業(yè)的本科生、研究生、博士生
目前工作為IT，互聯(lián)網(wǎng)相關， 希望從事人工智能和機器人相關工作的人員
對人工智能熱情，熱愛動手， 希望能從事相關行業(yè)或自主創(chuàng)業(yè)創(chuàng)造相關產品的人員
想從事無人駕駛、工業(yè)柔性自動化、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、新基建建設的熱血青年
處于職場瓶頸期，想突破瓶頸， 面向未來的人員
你關心的問題，我們來解答答：聯(lián)系咨詢老師獲取高等數(shù)學試聽課程初中數(shù)學水平
就可以輕松學會高等數(shù)學
更多
答：市場薪資由技能掌握情況決定，掌握課程60%的內容，
可滿足大多數(shù)企業(yè)技能需求，就業(yè)的選擇性就比較多
更多
答：課程經過兩年打磨，對重難點反復的推敲與設計
調整，無需任何編程經驗，具備初中數(shù)學水平即可學習
更多
答：圖像識別處理、空間定位與檢測、自動駕駛、
運動規(guī)劃控制、SLAM導航、數(shù)字孿生仿真建模等
更多
答：如果能通過基礎班考試，那就業(yè)班一定可以學會
更多
答：“一分價錢一分貨”，斥資百萬搭建的機器人
實驗室，項目課程實踐全部采用實體設備，采用
場景互動式+實驗室相結合的教學方式
更多
智能Tlias教學系統(tǒng)，學習更有效率課前明確學習目標
學員全程圍繞學習目標開展學習
根據(jù)個人知識掌握
推薦對應學習建議
隨時隨地在系統(tǒng)中提出
問題并獲得解答
學習成果通過可視化BI報表展現(xiàn)
學習情況了然于胸
隨堂糾錯測評
確保學習的薄弱點有效補救
低起點、高終點的練習路徑
提升知識應用能力
階段性評估
明確學習薄弱點
專人制定專項學習計劃
確保每一名學員不掉隊
家門口的黑馬校區(qū)，學習擇業(yè)更方便
1相同的課程大綱
黑馬每年都會進行課程的升級和更新，一旦更新，全國所有校區(qū)課程將統(tǒng)一使用最新教學大綱。
1相同的教學管理
黑馬只有自營，不搞加盟！總部直接派講師到分校區(qū)授課，采用相同的培訓模式和課程。
1相同的師資力量
分校區(qū)的師資在同一套教師培訓體系下完成培訓，保障師資質量。
1相同的就業(yè)服務
全國各分校設置有與總部相同的就業(yè)服務部門，享受同樣的就業(yè)指導服務。
