Check with seller Hồ Chí Minh => Tuyển giảng viên lập trình robot dạy về lập trình robot với ROS Perception

Tuyển Giảng Viên Lập Trình Robot (ROS Perception)

Mô tả công việc:

Chúng tôi đang tìm kiếm một giảng viên nhiệt huyết, giàu kinh nghiệm và có kiến thức chuyên sâu về lập trình robot, đặc biệt là ROS Perception, để tham gia giảng dạy các khóa học lập trình robot tại trung tâm/học viện của chúng tôi. Giảng viên sẽ chịu trách nhiệm thiết kế, phát triển và giảng dạy các nội dung liên quan đến nhận thức của robot (Robot Perception) trong môi trường ROS (Robot Operating System).

Trách nhiệm chính:

Phát triển chương trình đào tạo:

Xây dựng và cập nhật chương trình đào tạo chi tiết về ROS Perception, bao gồm cả lý thuyết và thực hành.
Thiết kế các bài tập, dự án thực tế và case study để học viên có thể áp dụng kiến thức vào thực tế.
Đảm bảo chương trình đào tạo đáp ứng nhu cầu thị trường và cập nhật những công nghệ mới nhất.

Giảng dạy:

Truyền đạt kiến thức một cách rõ ràng, dễ hiểu và hấp dẫn.
Hướng dẫn học viên thực hành, giải đáp thắc mắc và hỗ trợ học viên trong quá trình học tập.
Đánh giá kết quả học tập của học viên thông qua các bài kiểm tra, bài tập và dự án.

Nghiên cứu và phát triển:

Nghiên cứu và tìm hiểu các công nghệ mới nhất trong lĩnh vực ROS Perception.
Đóng góp vào việc cải tiến chương trình đào tạo và phương pháp giảng dạy.
Tham gia các hội thảo, workshop chuyên ngành để nâng cao kiến thức và kỹ năng.

Hỗ trợ học viên:

Tư vấn và định hướng cho học viên về nghề nghiệp trong lĩnh vực lập trình robot.
Hỗ trợ học viên trong việc tìm kiếm cơ hội thực tập và việc làm.
Xây dựng cộng đồng học tập, chia sẻ kiến thức và kinh nghiệm giữa các học viên.

Yêu cầu:

Kiến thức và kinh nghiệm:

Tốt nghiệp đại học/cao học chuyên ngành liên quan đến Robot học, Khoa học máy tính, Điện tử viễn thông hoặc các ngành liên quan.
Có kinh nghiệm thực tế trong lập trình robot với ROS, đặc biệt là ROS Perception (bắt buộc).
Có kiến thức vững chắc về các thuật toán và kỹ thuật trong ROS Perception, bao gồm:
Xử lý ảnh và thị giác máy tính (OpenCV, PCL).
Nhận dạng đối tượng (Object Detection).
SLAM (Simultaneous Localization and Mapping).
Điều hướng và lập kế hoạch đường đi.
Có kinh nghiệm giảng dạy hoặc hướng dẫn lập trình (ưu tiên).
Có khả năng sử dụng thành thạo các công cụ lập trình và phần mềm liên quan.

Kỹ năng:

Kỹ năng giao tiếp tốt, khả năng truyền đạt kiến thức rõ ràng, dễ hiểu.
Kỹ năng làm việc nhóm, khả năng giải quyết vấn đề.
Kỹ năng quản lý lớp học, tạo môi trường học tập tích cực.
Tiếng Anh tốt (đọc hiểu tài liệu chuyên ngành, giao tiếp cơ bản).

Phẩm chất:

Nhiệt huyết, đam mê với công việc giảng dạy.
Có trách nhiệm, tận tâm với học viên.
Sáng tạo, linh hoạt trong phương pháp giảng dạy.
Luôn cập nhật kiến thức và kỹ năng mới.

Ưu tiên:

Ứng viên có kinh nghiệm làm việc trong các dự án thực tế liên quan đến robot.
Ứng viên có chứng chỉ hoặc bằng cấp liên quan đến ROS.
Ứng viên có kinh nghiệm giảng dạy trực tuyến.

Quyền lợi:

Mức lương hấp dẫn, cạnh tranh, thỏa thuận theo năng lực và kinh nghiệm.
Môi trường làm việc năng động, chuyên nghiệp.
Cơ hội phát triển bản thân và nâng cao trình độ chuyên môn.
Được tham gia các khóa đào tạo, hội thảo chuyên ngành.
Các chế độ phúc lợi theo quy định của công ty.

Hồ sơ ứng tuyển:

Sơ yếu lý lịch (CV) chi tiết, nêu rõ kinh nghiệm và kỹ năng liên quan.
Bản sao các bằng cấp, chứng chỉ liên quan.
Các sản phẩm, dự án đã thực hiện (nếu có).
Thư xin việc (nếu có).

Cách thức ứng tuyển:

Ứng viên quan tâm vui lòng gửi hồ sơ ứng tuyển qua email đến địa chỉ: [Địa chỉ email của bạn/công ty]

Hạn nộp hồ sơ:

[Ngày hết hạn nộp hồ sơ]

Lưu ý:

Chúng tôi chỉ liên hệ với các ứng viên phù hợp.
Ứng viên vui lòng ghi rõ tiêu đề email: Ứng tuyển Giảng Viên Lập Trình Robot (ROS Perception) - [Họ và tên].

HƯỚNG DẪN CHI TIẾT THIẾT KẾ CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO (cho người ứng tuyển nếu được yêu cầu):

Nếu bạn được yêu cầu thiết kế một chương trình đào tạo mẫu (hoặc một phần của chương trình), bạn có thể tham khảo cấu trúc sau:

1. Tên khóa học:

Lập trình Robot Nâng Cao: Nhận Thức Robot với ROS (Advanced Robot Programming: Robot Perception with ROS)

2. Đối tượng học viên:

Sinh viên, kỹ sư đã có kiến thức cơ bản về lập trình robot và ROS.
Người muốn tìm hiểu chuyên sâu về nhận thức robot và ứng dụng ROS trong các bài toán thực tế.

3. Mục tiêu khóa học:

Học viên nắm vững kiến thức nền tảng về các thuật toán và kỹ thuật trong ROS Perception.
Học viên có khả năng triển khai các ứng dụng nhận thức robot sử dụng ROS, OpenCV, PCL.
Học viên có khả năng xây dựng hệ thống SLAM cơ bản và điều hướng robot trong môi trường thực.
Học viên có khả năng nhận diện và phân loại đối tượng bằng các kỹ thuật thị giác máy tính.

4. Thời lượng:

(Ví dụ: 40 giờ, chia thành các buổi học 2-3 tiếng)

5. Cấu trúc chương trình (chi tiết theo từng buổi học):

| Buổi | Nội dung | Hoạt động | Công cụ/Phần mềm | Tài liệu tham khảo |
| ----- | ----------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| 1 |

Tổng quan về ROS Perception

Giới thiệu về các module nhận thức trong ROS Cảm biến thường dùng trong robot (camera, lidar, depth sensor) Data Association and Fusion | Thuyết trình, thảo luận, demo. | ROS, RViz | ROS Wiki: [https://wiki.ros.org/](https://wiki.ros.org/) ROS Perception Tutorials |
| 2 |

Xử lý ảnh cơ bản với OpenCV

Đọc, hiển thị, lưu trữ ảnh Các phép biến đổi ảnh cơ bản (lọc, làm mịn, nhị phân hóa) Phát hiện cạnh, đường thẳng, hình tròn | Thực hành: Xử lý ảnh webcam trong ROS sử dụng OpenCV. | ROS, OpenCV | OpenCV Documentation: [https://docs.opencv.org/](https://docs.opencv.org/) |
| 3 |

Xử lý điểm đám mây (Point Cloud Library - PCL)

Giới thiệu về PCL Các kiểu dữ liệu điểm đám mây Lọc điểm đám mây, trích xuất đặc trưng | Thực hành: Lọc nhiễu điểm đám mây từ lidar, trích xuất mặt phẳng. | ROS, PCL | PCL Documentation: [http://www.pointclouds.org/](http://www.pointclouds.org/) |
| 4 |

Nhận dạng đối tượng (Object Detection)

Các phương pháp nhận dạng đối tượng truyền thống (HOG, SVM) Giới thiệu về mạng nơ-ron tích chập (CNN) Sử dụng YOLO, SSD để nhận dạng đối tượng | Thực hành: Nhận dạng đối tượng trong ảnh bằng YOLO hoặc SSD. | ROS, OpenCV, YOLO/SSD | YOLO: [https://pjreddie.com/darknet/yolo/](https://pjreddie.com/darknet/yolo/) SSD: [https://arxiv.org/abs/1512.02325](https://arxiv.org/abs/1512.02325) |
| 5 |

SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)

Giới thiệu về SLAM Các thuật toán SLAM phổ biến (EKF SLAM, Graph SLAM, ORB-SLAM) Xây dựng bản đồ và định vị đồng thời | Thuyết trình, demo ORB-SLAM. Bắt đầu xây dựng SLAM đơn giản với lidar 2D. | ROS, ORB-SLAM | ORB-SLAM: [https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2](https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2) ROS Navigation Tutorials |
| 6-7 |

Thực hành SLAM

Tiếp tục xây dựng SLAM đơn giản (ví dụ: sử dụng GMapping) Hiệu chỉnh tham số và đánh giá kết quả SLAM | Thực hành: Chạy GMapping trên robot mô phỏng hoặc robot thực tế. | ROS, GMapping | GMapping: [https://wiki.ros.org/gmapping](https://wiki.ros.org/gmapping) |
| 8-9 |

Điều hướng Robot (Robot Navigation)

Giới thiệu về ROS Navigation Stack Cấu hình ROS Navigation Stack Lập kế hoạch đường đi (Planning) Điều khiển Robot | Thực hành: Cấu hình và chạy ROS Navigation Stack trên robot mô phỏng. | ROS, ROS Navigation | ROS Navigation Tutorials |
| 10 |

Dự án cuối khóa:

Học viên tự chọn một dự án liên quan đến ROS Perception (ví dụ: robot tự động giao hàng, robot tuần tra an ninh, robot hỗ trợ người khiếm thị) | Học viên làm việc nhóm, xây dựng và trình bày dự án. Giảng viên hướng dẫn, hỗ trợ. | ROS, OpenCV, PCL, ... | Dựa vào dự án cụ thể mà học viên lựa chọn |

6. Phương pháp giảng dạy:

Kết hợp lý thuyết và thực hành.
Sử dụng các ví dụ minh họa và case study thực tế.
Khuyến khích học viên đặt câu hỏi và thảo luận.
Tạo môi trường học tập tích cực và sáng tạo.

7. Đánh giá:

Bài tập thực hành (30%)
Kiểm tra giữa kỳ (20%)
Dự án cuối khóa (50%)

8. Yêu cầu về trang thiết bị:

Máy tính cấu hình mạnh (có card đồ họa rời).
Phần mềm: ROS, OpenCV, PCL, các IDE (Visual Studio Code, PyCharm, ...).
Robot mô phỏng (Gazebo) hoặc robot thực tế (tùy chọn).
Các cảm biến robot (camera, lidar, depth sensor - tùy chọn).

Lưu ý:

Đây chỉ là một ví dụ mẫu. Bạn cần điều chỉnh nội dung và thời lượng cho phù hợp với trình độ học viên và mục tiêu cụ thể của khóa học.
Nên sử dụng các ví dụ và dự án thực tế để giúp học viên hiểu rõ hơn về ứng dụng của ROS Perception.
Khuyến khích học viên tự tìm hiểu và khám phá các công nghệ mới.

Chúc bạn thành công trong việc ứng tuyển!

Contact seller Share

Comments