Flexible Automation and Artificial Intelligence

Industriell automatisering, robotikk, maskinsyn, distribuerte kontrollsystemer, datavitenskap, estimering og læring

Etter å ha fullført kurset skal studentene ha tilegnet seg kunnskap om industrielle automatiseringsteknologier med fokus på fleksibilitet. Spesifikke fokusområder vil omfatte maskinsyn, kunstig intelligens og distribuerte kontrollsystemer. Studentene vil tilegne seg praktisk erfaring med å implementere beregningsmodeller for fleksible, modulære automatiseringssystemer.

Kunnskap

Kjennskap til tradisjonelle industrielle automatiseringsteknologierKjennskap til det grunnleggende innen industriell robotikkKunnskap om prinsippene bak industrielle visjonssystemerKunnskap om nye distribuerte kontrollsystemerKunnskap om fleksible automatiseringsteknikkerKunnskap om det matematiske grunnlaget for estimering og maskinlæringKunnskap om datavitenskapsteknikker i sammenheng med distribuerte automatiserte systemerFerdigheter

Prototyping av beregningsløsninger i PythonErfaring med å lage datavisjonsalgoritmer ved hjelp av OpenCV og Scikit-imageManipulering av geometriske primitiver i matriseform ved hjelp av NumPyDatavitenskapsferdigheter: dataforberedelse, trening av maskinlæringsmodeller ved hjelp av Pandas, Scikit-learnGenerell kompetanse

Kan bidra til implementering av tekniske løsninger som en del av Industri 4.0-transformasjonerKan anvende den tilegnede kunnskapen og ferdighetene i kommende oppgaver og prosjekterKan bidra til nytenkning og innovasjon innen produksjonsautomatiseringKan bidra til realisering av nye automatiseringsløsninger basert på fleksible arkitekturer og intelligente algoritmer

Kurset er basert på seminarer som kombinerer forelesninger med veiledning i de gitte emnene. Seminarene vil bli organisert på campus, med tilgang for eksterne studenter via et nettkonferansesystem. Hjemmelekser er basert på programmeringsøvelser ved bruk av Jupyter-notatbøker og/eller Python-skript, som vil bli diskutert i timen under veiledningsøktene. Ved færre enn 4 studenter vil kurset være basert på selvstudium.