Künstliche Intelligenz (KI) für Mechatronik Schulung

Dieser Kurs umfasst AI (emphasizing Machine Learning und Deep Learning) in Automotive Industrie. Es hilft zu bestimmen, welche Technologie (potenziell) in mehreren Situationen in einem Auto verwendet werden kann: von einfacher Automatisierung, Bilderkennung bis hin zu autonomen Entscheidungsfindung.

Dieser Kurs richtet sich an Manager, Lösungsarchitekten, Innovationsbeauftragte, CTOs, Softwarearchitekten und alle, die sich für einen Überblick über angewandte künstliche Intelligenz und die nächsten Prognosen für ihre Entwicklung interessieren.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger, die grundlegende Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik, Programmierung und maschinelles Lernen erlernen möchten und diese auf die Entwicklung von KI anwenden wollen.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlegendes Verständnis der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik zu haben sowie diese auf reale Szenarien anzuwenden.
• Prozedurales, funktionelles und objektorientiertes Programmiercode schreiben und verstehen.
• Maschinelles Lernenstechniken wie Klassifizierung, Clustering und neuronale Netzwerke umzusetzen.
• KI-Lösungen mit Regelengines und Expertensystemen zur Problemlösung zu entwickeln.

Ein künstliches neuronales Netz ist ein Datenmodell, das bei der Entwicklung von Artificial Intelligence (AI) Systemen verwendet wird, die in der Lage sind, "intelligente" Aufgaben auszuführen. Künstliche Neuronale Netze Neural Networks werden häufig in Machine Learning (ML)-Anwendungen verwendet, die ihrerseits eine Implementierung von KI sind. Deep Learning ist eine Teilmenge von ML.

Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Training (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Statistiker, die Daten effektiv vorbereiten, Modelle erstellen und maschinelles Lernen in ihren Berufsgebieten einsetzen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer folgendes können:

• Verschiedene Machine Learning-Algorithmen verstehen und implementieren.
• Daten und Modelle für Anwendungen im Bereich maschinelles Lernen vorbereiten.
• Post-Hoc-Analysen durchführen und Ergebnisse effektiv visualisieren.
• Maschinelles Lernen auf realen, branchenspezifischen Szenarien anwenden.

Der Azure Bot-Dienst kombiniert die Funktionen von Microsoft Bot Framework und Azure , um die schnelle Entwicklung intelligenter Bots zu ermöglichen.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit Microsoft Azure auf einfache Weise einen intelligenten Bot erstellen können

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Die Grundlagen intelligenter Bots erlernen
• Erfahren, wie man mit Cloud-Anwendungen intelligente Bots erstellt
• Begreifen, wie man das Microsoft Bot Framework, den Bot Builder SDK und den Azure Bot-Dienst nutzt
• Die Erstellung von Bots mithilfe von Bot-Mustern verstehen
• Ihren ersten intelligenten Bot mit Microsoft Azure entwickeln

Publikum

• Entwickler
• Hobbyisten
• Ingenieure
• IT-Professionals

Format des Kurses

• Theoretische Einführung, Diskussionen, Übungen und praktisches Training

Künstliche Neuronale Netzwerke sind ein berechnungstechnisches Modell, das bei der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) eingesetzt wird, um Systeme zu schaffen, die "intelligente" Aufgaben durchführen können. Neuronale Netze werden häufig in Machine-Learning-Anwendungen verwendet, die ihrerseits eine Implementierung von KI darstellen. Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings.

Dieser von einem Trainer geführte Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) bietet eine Einführung in das Gebiet der Mustererkennung und maschinellem Lernen. Er berührt praktische Anwendungen in Statistik, Informatik, Signalverarbeitung, Computer Vision, Datenanalyse und Bioinformatik.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Kernstatistische Methoden auf Mustererkennung anzuwenden.
• Schlüsselmodelle wie neuronale Netzwerke und Kerntechniken zur Datenanalyse zu verwenden.
• Fortgeschrittene Techniken für komplexe Problemlösungen umzusetzen.
• Durch die Kombination verschiedener Modelle die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.

Ein Bot oder Chatbot ist eine Art Computerassistent, der dazu dient, Benutzerinteraktionen auf verschiedenen Messaging-Plattformen zu automatisieren und Dinge schneller zu erledigen, ohne dass die Benutzer mit einem anderen Menschen sprechen müssen.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie mit der Entwicklung eines Bots beginnen können, indem sie Schritt für Schritt die Erstellung von Beispiel-Chatbots mit Bot-Entwicklungstools und Frameworks durchlaufen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die verschiedenen Einsatzmöglichkeiten und Anwendungen von Bots zu verstehen
• den gesamten Prozess der Entwicklung von Bots zu verstehen
• die verschiedenen Tools und Plattformen, die bei der Entwicklung von Bots verwendet werden, kennenlernen
• Einen Beispiel-Chatbot für Facebook Messenger erstellen
• Einen Beispiel-Chatbot mit Microsoft Bot Framework erstellen

Zielgruppe

• EntwicklerInnen, die an der Erstellung eines eigenen Bots interessiert sind

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und viel praktische Erfahrung

Dieses Training richtet sich an Personen, die Grundlagen der neuronalen Netze und ihre Anwendungen lernen möchten.

Dieses von einem Instructor durchgeführte Live-Training in Schweiz (Online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit fortgeschrittenem Niveau, die ihre Fähigkeiten im Design, Programmieren und Bereitstellen intelligenter robotischer Systeme für Automatisierung und darüber hinaus verbessern möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien von Physical AI und ihre Anwendungen in Robotik und Automatisierung zu verstehen.
• Intelligente robotische Systeme für dynamische Umgebungen zu designen und zu programmieren.
• AI-Modelle zur autonomen Entscheidungsfindung in Robotern umzusetzen.
• Simulationswerkzeuge für die robotergestützte Testung und Optimierung auszunutzen.
• Herausforderungen wie Sensorenfusion, Echtzeitverarbeitung und Energieeffizienz zu meistern.

Dieses Kurs ist eine Einführung in die Anwendung von neuronalen Netzen bei realen Problemen mit der Software R-project.

Ein intelligenter Roboter ist ein Artificial Intelligence (AI) System, das aus seiner Umgebung und seinen Erfahrungen lernen und seine Fähigkeiten auf der Grundlage dieses Wissens ausbauen kann. Ein intelligenter Roboter Smart Robots kann mit Menschen zusammenarbeiten, ihnen zur Seite stehen und von ihrem Verhalten lernen. Darüber hinaus können sie nicht nur manuelle Arbeiten, sondern auch kognitive Aufgaben übernehmen. Neben physischen Robotern können Smart Robots auch rein softwarebasiert sein und als Softwareanwendung ohne bewegliche Teile oder physische Interaktion mit der Welt in einem Computer installiert sein.

In dieser von einem Kursleiter geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer die verschiedenen Technologien, Frameworks und Techniken für die Programmierung verschiedener Arten von mechanischen Smart Robots Robotern kennen und wenden dieses Wissen anschließend an, um ihre eigenen Smart Robot-Projekte zu realisieren.

Der Kurs ist in vier Abschnitte unterteilt, die jeweils aus drei Tagen mit Vorträgen, Diskussionen und praktischer Roboterentwicklung in einer Live-Laborumgebung bestehen. Jeder Abschnitt wird mit einem praktischen Projekt abgeschlossen, in dem die Teilnehmer ihr erworbenes Wissen anwenden und demonstrieren können.

Die Zielhardware für diesen Kurs wird mit Hilfe einer Simulationssoftware in 3D simuliert. Für die Programmierung der Roboter werden die Open-Source-Frameworks ROS (Robot Operating System), C++ und Python verwendet.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die Schlüsselkonzepte der Robotertechnologien zu verstehen
• die Interaktion zwischen Software und Hardware in einem Robotersystem zu verstehen und zu steuern
• die Softwarekomponenten zu verstehen und zu implementieren, die Smart Robots zugrunde liegen
• einen simulierten mechanischen Smart Robot zu bauen und zu betreiben, der sehen, erkennen, verarbeiten, greifen, navigieren und mit Menschen durch Sprache interagieren kann
• Erweiterung der Fähigkeit eines intelligenten Roboters zur Ausführung komplexer Aufgaben durch Deep Learning
• Testen Sie einen Smart Robot in realistischen Szenarien und führen Sie eine Fehlerbehebung durch.

Zielgruppe

• Entwickler
• Ingenieure

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Hinweis

• Wenn Sie einen Teil dieses Kurses anpassen möchten (Programmiersprache, Robotermodell usw.), nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf.

Smart Robotics ist die Integration künstlicher Intelligenz in robotische Systeme zur Verbesserung der Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und autonomen Steuerung.

Dieses unterrichtete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Robotik-Ingenieure, Systemintegratoren und Automatisierungsexperten, die AI-gesteuerte Wahrnehmung, Planung und Steuerung in intelligenten Fertigungsprozessen umsetzen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• KI-Techniken für robotische Wahrnehmung und Sensordatenintegration zu verstehen und anzuwenden.
• Bewegungsplanungsalgorithmen für collaborative und industrielle Roboter zu entwickeln.
• Lernbasierte Steuerstrategien zur Echtzeitenzichterstellung einzusetzen.
• Intelligente robotische Systeme in die Prozesse eines Smart-Factories-Umfelds zu integrieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Hand-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine individuelle Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

In diesem von einem Trainer durchgeführten Live-Seminar in Schweiz lernen die Teilnehmer, wie sie die Innovationen in TPU-Prozessoren nutzen können, um die Leistung ihrer eigenen KI-Anwendungen zu maximieren.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• verschiedene Arten von neuronalen Netzen auf großen Datenmengen zu trainieren.
• TPUs zur Beschleunigung des Inferenzprozesses um bis zu zwei Größenordnungen zu verwenden.
• TPUs zur Verarbeitung intensiver Anwendungen wie Bildsuche, Cloud-Vision und Fotos zu nutzen.