Artificial vision and language processing for robotics: create end-to-end systems that can power robots with artificial vision and deep learning techniques
Библиографическое описание:Morena Alberola, Alberola Álvaro. Artificial vision and language processing for robotics: create end-to-end systems that can power robots with artificial vision and deep learning techniques / Alberola Álvaro Morena Alberola ; author: Gonzalo Molina Gallego, Unai Garay Maestre. - Электрон. текстовые дан. - [S. l. : s. n.], 2019. - 1 online resource : il. - Загл. с титул. экрана. - Includes bibliographical references and index. - ISBN 9781838557669. - ISBN 1838557660. - Текст : электронный. Перевод заглавия: Искусственное зрение и обработка речи для робототехники: создание комплексных систем, которые могут оснащать роботов искусственным зрением и методами глубокого обучения Примечания о происхождении: Коллекция цифровых книг Ebsco ebook (централизованная подписка 2023 г., бессрочный доступ). НБ СФУ
Аннотация:Artificial Vision and Language Processing for Robotics begins by discussing the theory behind robots. You'll compare different methods used to work with robots and explore computer vision, its algorithms, and limits. You'll then learn how to control the robot with natural language processing commands. You'll study Word2Vec and GloVe embedding techniques, non-numeric data, recurrent neural network (RNNs), and their advanced models. You'll create a simple Word2Vec model with Keras, as well as build a convolutional neural network (CNN) and improve it with data augmentation and transfer learning. You'll study the ROS and build a conversational agent to manage your robot. You'll also integrate your agent with the ROS and convert an image to text and text to speech. You'll learn to build an object recognition system using a video. By the end of this book, you'll have the skills you need to build a functional application that can integrate with a ROS to extract useful information about your environment. Explore the ROS and build a basic robotic system ; Understand the architecture of neural networks ; Identify conversation intents with NLP techniques ; Learn and use the embedding with Word2Vec and GloVe ; Build a basic CNN and improve it using generative models ; Use deep learning to implement artificial intelligence (AI) and object recognition ; Develop a simple object recognition system using CNNs ; Integrate AI with ROS to enable your robot to recognize objects. Artificial Vision and Language Processing for Robotics is for robotics engineers who want to learn how to integrate computer vision and deep learning techniques to create complete robotic systems. It will prove beneficial to you if you have working knowledge of Python and a background in deep learning. Knowledge of the ROS is a plus.
Обучение робототехнике искусственному зрению и обработке речи начинается с обсуждения теории, лежащей в основе роботов. Вы сравните различные методы, используемые для работы с роботами, и изучите компьютерное зрение, его алгоритмы и ограничения. Затем вы узнаете, как управлять роботом с помощью команд, обрабатывающих естественный язык. Вы изучите методы встраивания Word2Vec и GloVe, нечисловые данные, рекуррентные нейронные сети (RNNs) и их продвинутые модели. Вы создадите простую модель Word2Vec с помощью Keras, а также построите сверточную нейронную сеть (CNN) и улучшите ее с помощью увеличения объема данных и обучения передаче. Вы изучите ROS и создадите диалогового агента для управления вашим роботом. Вы также интегрируете своего агента с ROS и преобразуете изображение в текст и текст в речь. Вы научитесь создавать систему распознавания объектов с помощью видео. К концу прочтения этой книги вы овладеете навыками, необходимыми для создания функционального приложения, которое может интегрироваться с ROS для извлечения полезной информации о вашем окружении. Изучите ROS и создайте базовую роботизированную систему; Разберитесь в архитектуре нейронных сетей; Определите цели общения с помощью методов НЛП ; Изучите и используйте встраивание с помощью Word2Vec и GloVe; Создайте базовый CNN и улучшите его с помощью генеративных моделей; Используйте глубокое обучение для внедрения искусственного интеллекта (ИИ) и распознавания объектов; Разработайте простую систему распознавания объектов с использованием CNNs; Интегрируйте ИИ с ROS, чтобы ваш робот мог распознавать объекты. Программа Artificial Vision and Language Processing for Robotics предназначена для инженеров-робототехников, которые хотят научиться интегрировать компьютерное зрение и методы глубокого обучения для создания полноценных роботизированных систем. Это будет полезно для вас, если у вас есть практические знания Python и опыт глубокого обучения. Знание ROS - это плюс.
