Artificial Intelligence (AI) for Mechatronics Träningskurs

Azure Bot Service kombinerar kraften i Microsoft Bot Framework och Azure funktioner för att möjliggöra snabb utveckling av intelligenta bots.

I denna instruktörsledda, liveträning, kommer deltagarna att lära sig hur man enkelt kan skapa en intelligent bot med Microsoft Azure

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Lär dig grunderna i intelligenta bots
• Lär dig hur du skapar intelligenta bots med molnapplikationer
• Förstå hur du använder Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK och Azure Bot Service
• Förstå hur du designar bots med hjälp av botmönster
• Utveckla sin första intelligenta bot med Microsoft Azure

Publik

• utvecklare
• hobby
• ingenjörer
• IT-proffs

Kursformat

• Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

En bot eller chatbot är som en datorassistent som används för att automatisera användarinteraktioner på olika meddelandeplattformar och få saker gjorda snabbare utan att användarna behöver prata med en annan människa.

I denna instruktörsledda, live-utbildning kommer deltagarna att lära sig hur man kommer igång med att utveckla en bot när de går igenom skapandet av exempelchattbotar med hjälp av verktyg och ramverk för botutveckling.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de olika användningarna och tillämpningarna av bots
• Förstå hela processen för att utveckla bots
• Utforska de olika verktygen och plattformarna som används för att bygga bots
• Bygg ett exempel på chatbot för Facebook Messenger
• Bygg ett exempel på chatbot med Microsoft Bot Framework

Publik

• Utvecklare som är intresserade av att skapa sin egen bot

Kursens format

• Delföreläsning, deldiskussion, övningar och tung praktisk praktik

En Smart Robot är ett system för intelligent intelligens (AI) som kan lära av sin miljö och dess erfarenhet och bygga vidare på sin förmåga baserad på den kunskapen Smart Robots kan samarbeta med människor, arbeta tillsammans med dem och lära av deras beteende Dessutom har de kapacitet för inte bara manuell arbetskraft utan även kognitiva uppgifter Förutom fysiska robotar kan Smart Robots också vara rent programbaserad, bosatt i en dator som ett program utan rörliga delar eller fysisk interaktion med världen I den här instruktörsledda träningen kommer deltagarna att lära sig de olika teknikerna, ramarna och teknikerna för programmering av olika typer av mekaniska Smart Robots Använd sedan denna kunskap för att slutföra sina egna Smart Robot-projekt Kursen är indelad i 4 sektioner, vardera består av tre dagar av föreläsningar, diskussioner och handson robotutveckling i en levande labmiljö Varje avsnitt kommer att avslutas med ett praktiskt handson-projekt för att tillåta deltagare att öva och visa sin förvärvade kunskap Målhårdvaran för kursen simuleras i 3D genom simuleringsprogram ROS (Robot Operating System) opensource framework, C ++ och Python kommer att användas för programmering av robotarna Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Förstå de nyckelbegrepp som används i robotteknik Förstå och hantera interaktionen mellan mjukvara och hårdvara i ett robotsystem Förstå och implementera programkomponenterna som ligger till grund för Smart Robots Bygg och driva en simulerad mekanisk Smart Robot som kan se, känna, bearbeta, förstå, navigera och interagera med människor genom röst Utöka en Smart Robots förmåga att utföra komplexa uppgifter genom Deep Learning Testa och felsöka en Smart Robot i realistiska scenarier Publik utvecklare ingenjörer Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning Notera För att anpassa någon del av kursen (programmeringsspråk, robotmodell, etc), kontakta oss för att ordna .

Denna kurs täcker AI (emphasizing Machine Learning och Deep Learning) i Automotive Industri. Det hjälper till att bestämma vilken teknik som kan (potentiellt) användas i flera situationer i en bil: från enkel automatisering, bildupplysning till självständigt beslutsfattande.

Den här kursen har skapats för chefer, lösningsarkitekter, innovationsansvariga, CTO:er, mjukvaruarkitekter och alla som är intresserade av en översikt över tillämpad artificiell intelligens och närmaste prognos för dess utveckling.

Den här kursen är skapad för personer som inte har någon tidigare erfarenhet av sannolikhet och statistik.

Artificiellt neuralt nätverk är en beräkningsdatamodell som används vid utvecklingen av Artificial Intelligence (AI) system som kan utföra "intelligenta" uppgifter. Neural Networks används ofta i Machine Learning (ML) applikationer, som i sig är en implementering av AI. Deep Learning är en delmängd av ML.

Detta är en 4-dagars kurs som introducerar AI och dess tillämpning. Det finns möjlighet att få en extra dag för att genomföra ett AI-projekt efter avslutad kurs. 

Detta är en 4-dagarskurs som introducerar AI och dess tillämpning med hjälp av programmeringsspråket Python. Det finns möjlighet att få en extra dag för att genomföra ett AI-projekt efter avslutad kurs. 

Denna utbildning är för människor som vill använda Machine Learning i praktiska tillämpningar.

Publik

Denna kurs är för datavetare och statistiker som känner till statistik och vet hur man programmerar R (eller Python eller annat valt språk). Tyngdpunkten i denna kurs ligger på de praktiska aspekterna av data / modellberedning, exekvering, post hoc-analys och visualisering.

Syftet är att ge praktiska applikationer för Machine Learning till deltagare som är intresserade av att tillämpa metoderna på jobbet.

Sektorspecifika exempel används för att göra utbildningen relevant för publiken.

Artificial Neural Network är en beräkningsmodell som används vid utvecklingen av Artificial Intelligence (AI) -system som kan utföra "intelligenta" uppgifter. Neural Networks används ofta i Machine Learning (ML) -applikationer, som själva är en implementering av AI. Deep Learning är en delmängd av ML.

Denna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till forskare och utvecklare som vill använda Chainer för att bygga och träna neurala nätverk i Python samtidigt som koden är lätt att felsöka.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera den utvecklingsmiljö som krävs för att börja utveckla neurala nätverksmodeller.
• Definiera och implementera neurala nätverksmodeller med hjälp av en begriplig källkod.
• Kör exempel och modifiera befintliga algoritmer för att optimera träningsmodeller för djupinlärning samtidigt som du utnyttjar GPUs för hög prestanda.

Pattern Recognition är processen att klassificera indata i objekt eller klasser baserat på nyckelfunktioner. 

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) ger en introduktion till området mönsterigenkänning och maskininlärning. Det berör praktiska tillämpningar inom statistik, datavetenskap, signalbehandling, datorseende, datautvinning och bioinformatik.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Tillämpa grundläggande statistiska metoder för mönsterigenkänning.
• Använd nyckelmodeller som neurala nätverk och kärnmetoder för dataanalys.
• Implementera avancerade tekniker för komplex problemlösning.
• Förbättra förutsägelseprecisionen genom att kombinera olika modeller.

Kursens upplägg

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Massor av övningar och övning.
• Praktisk implementering i en live-labbmiljö.

Alternativ för anpassning av kurser

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och datavetare som vill lära sig grunderna i Deep Reinforcement Learning när de går igenom skapandet av en Deep Learning Agent.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå nyckelbegreppen bakom Deep Reinforcement Learning och kunna skilja det från Machine Learning.
• Använd avancerade Reinforcement Learning algoritmer för att lösa verkliga problem.
• Bygg en Deep Learning Agent.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till datavetare som vill använda GAN och variationella autoencoders för att generera nya, syntetiska instanser av bilder, videor och ljud.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Skapa ett GAN med hjälp av maskininlärningsbibliotek i Python.
• Skapa en variant av autoencoder med TensorFlow.
• Förbättra träningsstabiliteten för GAN:er.