Machine Learning for Robotics Schulung

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure und Entwickler, die Luftfahrzeuge entwerfen, entwickeln und testen möchten, indem sie verschiedene Konzepte und Werkzeuge der Luftrobotik erkunden.

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

• Grundlagen der Flugrobotik verstehen.
• Modellieren und Entwerfen von UAVs und Quadrotoren.
• Lernen Sie die Grundlagen der Flugsteuerung und Bewegungsplanung kennen.
• Lernen Sie, wie man verschiedene Simulationswerkzeuge für die Flugrobotik verwendet.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an alle, die die Grundlagen von UAS verstehen und die Drohnentechnologie in der Planung, im Betrieb, im Management und in der Analyse für verschiedene Branchen anwenden möchten.

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

• Grundlegende Kenntnisse über UAVs und Drohnen erwerben.
• Lernen Sie die Klassifizierung von Drohnen und deren Einsatzmöglichkeiten kennen, um geeignete Drohnen für unterschiedliche Bedürfnisse zu finden.
• Evaluieren Sie Liefermöglichkeiten und Vorschriften für den komfortablen Einsatz von Drohnen.
• Verstehen Sie die Risiken und ethischen Aspekte der Drohnentechnologie.
• Untersuchen Sie zukünftige Einsatzmöglichkeiten und Fähigkeiten von Drohnen, einschließlich der Integration mit anderen Technologien.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Agrartechniker, Forscher und Ingenieure, die die Flugrobotertechnik zur Optimierung der Datenerfassung und -analyse in der Landwirtschaft einsetzen möchten.

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

• Verständnis der Drohnentechnologie und der damit verbundenen Vorschriften.
• Einsatz von Drohnen zur Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Erntedaten zur Verbesserung von Landwirtschaft und landwirtschaftlichen Methoden.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und technische Personen, die eine unbemannte Drohne entwerfen und entwickeln möchten.

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

• Eine geeignete Entwicklungsumgebung einrichten.
• Die richtigen Tools für die Programmierung einer Drohne auswählen und anwenden.
• Firmware, Middleware und API-Stack verstehen und konfigurieren.
• Testen und debuggen Sie ihren Code mit Hilfe von Drohnensimulationssoftware.

In dieser Live-Schulung unter der Leitung eines Trainers lernen die Teilnehmer, wie sie ROS für ihre Robotik-Projekte nutzen können, und zwar durch den Einsatz von Robotik-Visualisierungs- und Simulationswerkzeugen.

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

• Verstehen der Grundlagen von ROS.
• Lernen, wie man ein grundlegendes Robotikprojekt mit ROS erstellt.
• Lernen, wie man verschiedene Werkzeuge für die Robotik verwendet, einschließlich Simulations- und Visualisierungstools.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger, Fortgeschrittene und potenziell fortgeschrittene Robotikentwickler, die lernen möchten, wie man ROS zur Programmierung mobiler Roboter mit Python verwendet.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Eine Entwicklungsumgebung mit ROS, Python und einer mobilen Roboterplattform einrichten.
• Erstellen und Ausführen von ROS-Knoten, Themen, Diensten und Aktionen mit Python.
• Verwendung von ROS-Werkzeugen und -Dienstprogrammen zur Überwachung und Fehlersuche in ROS-Anwendungen.
• Verwendung von ROS-Paketen und -Bibliotheken, um allgemeine Aufgaben für mobile Roboter auszuführen.
• Integration von ROS mit anderen Frameworks und Tools.
• Fehlerbehebung und Fehlersuche in ROS-Anwendungen.

Ein intelligenter Roboter ist ein System künstlicher Intelligenz (KI), das von seiner Umgebung und seiner Erfahrung lernen kann und auf seinen Fähigkeiten aufbauen kann, die auf diesem Wissen basieren Intelligente Roboter können mit Menschen zusammenarbeiten, mit ihnen zusammenarbeiten und von ihrem Verhalten lernen Darüber hinaus haben sie nicht nur die Fähigkeit zu manueller Arbeit, sondern auch kognitive Aufgaben Zusätzlich zu physischen Robotern können Smart Robots auch rein softwarebasiert sein und sich in einem Computer als Softwareanwendung ohne bewegliche Teile oder physische Interaktion mit der Welt befinden In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer die verschiedenen Technologien, Frameworks und Techniken zum Programmieren verschiedener Arten von mechanischen Smart Robots kennen und wenden dieses Wissen an, um ihre eigenen Smart Robot-Projekte zu vervollständigen 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 Handson-Projekt abgeschlossen, um den Teilnehmern zu ermöglichen, ihr erworbenes Wissen zu üben und zu demonstrieren Die Zielhardware für diesen Kurs wird in 3D durch Simulationssoftware simuliert Das ROS (Robot Operating System) Opensource-Framework, C ++ und Python werden für die Programmierung der Roboter verwendet Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Schlüsselkonzepte, die in Robotik-Technologien verwendet werden Verstehen und verwalten Sie die Interaktion zwischen Software und Hardware in einem Robotersystem Verstehen und implementieren Sie die Softwarekomponenten, die Smart Robots unterstützen Baue und betreibe einen simulierten mechanischen Smart Robot, der durch Sprache sehen, fühlen, verarbeiten, erfassen, navigieren und mit Menschen interagieren kann Erweitern Sie die Fähigkeit eines Smart Roboters, komplexe Aufgaben durch Deep Learning durchzuführen Testen und beheben Sie einen Smart Robot in realistischen Szenarien Publikum Entwickler Ingenieure Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Um einen Teil dieses Kurses (Programmiersprache, Robotermodell, etc) anzupassen, kontaktieren Sie uns bitte, um zu arrangieren .

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:

• Erlernen Sie die Grundlagen intelligenter Bots
• Erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Cloud-Anwendungen intelligente Bots erstellen
• Verstehen, wie das Microsoft Bot Framework, das Bot Builder SDK und der Azure Bot-Dienst verwendet werden
• Verstehe, wie man Bots mithilfe von Bot-Mustern entwirft
• Entwickeln Sie ihren ersten intelligenten Bot mit Microsoft Azure

Publikum

• Entwickler
• Bastler
• Ingenieure
• IT-Profis

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

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

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die mehr über die Anwendbarkeit von künstlicher Intelligenz auf mechatronische Systeme erfahren möchten.

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

• Einen Überblick über künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und computergestützte Intelligenz gewinnen.
• Verstehen Sie die Konzepte neuronaler Netze und verschiedener Lernmethoden.
• Wählen Sie Ansätze der künstlichen Intelligenz effektiv für reale Probleme aus.
• Implementieren Sie KI-Anwendungen in der Mechatroniktechnik.

H2O AutoML is an artificial intelligence platform that automates the process of building, selecting and optimizing large numbers of machine learning models.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use H2O AutoML to automate the process of building and selecting the best machine learning algorithm and parameters.

By the end of this training, participants will be able to:

• Automate the machine learning workflow.
• Automatically train and tune many machine learning models within a specified time range.
• Train stacked ensembles to arrive at highly predictive ensemble models.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Praktiker im Bereich des maschinellen Lernens, die Auto-sklearn verwenden möchten, um den Prozess der Auswahl und Optimierung eines maschinellen Lernmodells zu automatisieren.

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

• Automatisieren Sie den Prozess der Ausbildung hocheffizienter maschineller Lernmodelle.
• Erstellen Sie hochpräzise Modelle für maschinelles Lernen und umgehen Sie dabei die langwierigen Aufgaben der Auswahl, des Trainings und des Testens verschiedener Modelle.
• Nutzen Sie die Möglichkeiten des maschinellen Lernens, um reale Geschäftsprobleme zu lösen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und technisch weniger versierte Personen, die Auto-Keras verwenden möchten, um den Prozess der Auswahl und Optimierung eines maschinellen Lernmodells zu automatisieren.

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

• Automatisieren Sie den Prozess des Trainings hocheffizienter maschineller Lernmodelle.
• Automatische Suche nach den besten Parametern für Deep-Learning-Modelle.
• Erstellen Sie hochpräzise Modelle für maschinelles Lernen.
• Nutzen Sie die Möglichkeiten des maschinellen Lernens, um reale Geschäftsprobleme zu lösen.

Diese Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, Ingenieure für maschinelles Lernen und Computer-Vision-Forscher, die Stable Diffusion nutzen möchten, um hochwertige Bilder für eine Vielzahl von Anwendungsfällen zu erzeugen.

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

Verstehen der Prinzipien von Stable Diffusion und wie es bei der Bilderzeugung funktioniert. Erstellen und Trainieren von Stable Diffusion-Modellen für Bilderzeugungsaufgaben. Anwendung von Stable Diffusion auf verschiedene Szenarien der Bilderzeugung, wie Inpainting, Outpainting und Bild-zu-Bild-Übersetzung. Optimieren der Leistung und Stabilität von Stable Diffusion-Modellen.

Dieses von einem Lehrer geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler mittlerer bis fortgeschrittener Ebene, Ingenieure für maschinelles Lernen, Deep-Learning-Forscher und Computer-Vision-Experten, die ihr Wissen und ihre Fähigkeiten im Deep Learning erweitern möchten für die Text-zu-Bild-Generierung.

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

Verstehen Sie fortgeschrittene Deep-Learning-Architekturen und -Techniken für die Text-zu-Bild-Generierung. Implementieren Sie komplexe Modelle und Optimierungen für eine hochwertige Bildsynthese. Optimieren Sie Leistung und Skalierbarkeit für große Datensätze und komplexe Modelle. Optimieren Sie Hyperparameter für eine bessere Modellleistung und Generalisierung. Integrieren Sie Stable Diffusion mit anderen Deep-Learning-Frameworks und -Tools