Machine Learning for Robotics Träningskurs

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer och utvecklare som vill designa, utveckla och testa flygfordon genom att utforska olika flygrobotkoncept och verktyg.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i flygrobotik.
• Modellera och designa UAV:er och quadrotorer.
• Lär dig grunderna i flygkontroll och rörelseplanering.
• Lär dig hur du använder olika simuleringsverktyg för flygrobotik.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till alla som vill förstå grunderna i UAS och tillämpa drönarteknik i planering, drift, ledning och analys för olika branscher.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Få grundläggande kunskaper om UAV och drönare.
• Lär dig mer om drönarklassificeringar och användningar för att hitta lämpliga UAV:er som tillgodoser olika behov.
• Utvärdera leveransalternativ och regler för bekväm drift av drönare.
• Förstå riskerna och etiken med att använda drönarteknik.
• Utforska framtida användningar och möjligheter för UAV inklusive integration med andra teknologier.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till jordbrukstekniker, forskare och ingenjörer som vill använda flygrobotik för att optimera datainsamling och analys för jordbruket.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå drönarteknik och regler relaterade till det.
• Distribuera drönare för att skaffa, bearbeta och analysera grödadata för att förbättra jordbruk och jordbruksmetoder.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och tekniska personer som vill designa och utveckla en obemannad drönare.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera en lämplig utvecklingsmiljö.
• Välj och tillämpa rätt verktyg för att programmera en drönare.
• Förstå och konfigurera firmware, mellanprogram och API-stacken.
• Testa och felsök deras kod med hjälp av programvara för drönarsimulering.

I denna instruktörsledda, live-utbildning i Sverige kommer deltagarna att lära sig hur man börjar använda ROS för sina robotikprojekt genom att använda robotvisualiserings- och simuleringsverktyg.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i ROS.
• Lär dig hur du skapar ett grundläggande robotikprojekt med hjälp av ROS.
• Lär dig hur du använder olika verktyg för robotik, inklusive simulerings- och visualiseringsverktyg.

Denna instruktörsledda, live-utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till robotutvecklare på nybörjarnivå till mellannivå och potentiellt avancerad nivå som vill lära sig att använda ROS för att programmera mobila robotar med hjälp av Python.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Sätt upp en utvecklingsmiljö som inkluderar ROS, Python och en mobil robotplattform.
• Skapa och kör ROS noder, ämnen, tjänster och åtgärder med hjälp av Python.
• Använd ROS verktyg för att övervaka och felsöka ROS program.
• Använd ROS paket och bibliotek för att utföra vanliga uppgifter för mobila robotar.
• Integrera ROS med andra ramverk och verktyg.
• Felsökning och felsökning ROS av program.

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

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer som vill lära sig om tillämpligheten av artificiell intelligens på mekatroniska system.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Få en översikt över artificiell intelligens, maskininlärning och beräkningsintelligens.
• Förstå begreppen neurala nätverk och olika inlärningsmetoder.
• Välj metoder för artificiell intelligens på ett effektivt sätt för verkliga problem.
• Implementera AI-applikationer inom mekatronisk teknik.

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 instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare och dataanalytiker som vill automatisera, utvärdera och hantera prediktiva modeller med hjälp av DataRobot:s maskininlärningsfunktioner.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Läs in datauppsättningar i DataRobot för att analysera, utvärdera och kvalitetskontrollera data.
• Skapa och träna modeller för att identifiera viktiga variabler och uppfylla förutsägelsemål.
• Tolka modeller för att skapa värdefulla insikter som är användbara för att fatta affärsbeslut.
• Övervaka och hantera modeller för att upprätthålla en optimerad förutsägelseprestanda.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare som vill använda H2O AutoML för att automatisera processen för att skapa och välja den bästa maskininlärningsalgoritmen och parametrarna.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Automatisera arbetsflödet för maskininlärning.
• Träna och finjustera automatiskt många maskininlärningsmodeller inom ett angivet tidsintervall.
• Träna staplade ensembler för att komma fram till mycket prediktiva ensemblemodeller.

Den här instruktörsledda, live-utbildningen i Sverige (online eller på plats) riktar sig till maskininlärningsutövare som vill använda Auto-sklearn för att automatisera processen för att välja och optimera en maskininlärningsmodell.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Automatisera processen för att träna högeffektiva maskininlärningsmodeller.
• Skapa mycket exakta maskininlärningsmodeller samtidigt som du kringgår de mer tråkiga uppgifterna att välja, träna och testa olika modeller.
• Använd kraften i maskininlärning för att lösa verkliga affärsproblem.

Den här instruktörsledda, live-utbildningen i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare samt mindre tekniska personer som vill använda Auto-Keras för att automatisera processen för att välja och optimera en maskininlärningsmodell.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Automatisera processen för att träna högeffektiva maskininlärningsmodeller.
• Sök automatiskt efter de bästa parametrarna för djupinlärningsmodeller.
• Skapa mycket exakta maskininlärningsmodeller.
• Använd kraften i maskininlärning för att lösa verkliga affärsproblem.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare på mellannivå till avancerad nivå, maskininlärningsingenjörer, forskare inom djupinlärning och experter på datorseende som vill utöka sina kunskaper och färdigheter inom djupinlärning för text-till-bild-generering.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå avancerade arkitekturer och tekniker för djupinlärning för text-till-bild-generering.
• Implementera komplexa modeller och optimeringar för högkvalitativ bildsyntes.
• Optimera prestanda och skalbarhet för stora datamängder och komplexa modeller.
• Justera hyperparametrar för bättre modellprestanda och generalisering.
• Integrera Stable Diffusion med andra ramverk och verktyg för djupinlärning