Artificial Intelligence (AI) for Mechatronics Képzés

Ez a kurzus magában foglalja az AI (emphasizing Machine Learning és Deep Learning) az iparban. Segít meghatározni, hogy melyik technológia (potenciálisan) használható több helyzetben egy autóban: az egyszerű automatizálástól, a képfelismeréstől az autonóm döntéshozatalig.

Ez a kurzus menedzserek, megoldástervezők, innovációs tisztek, technológiai igazgatók, szoftvertervezők és mindazok számára készült, akiket érdekel az alkalmazott mesterséges intelligencia áttekintése és a fejlődésének legközelebbi előrejelzése.

This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at beginner-level participants who wish to learn essential concepts in probability, statistics, programming, and machine learning, and apply these to AI development.

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

• Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
• Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
• Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
• Develop AI solutions using rules engines and expert systems for problem-solving.

A mesterséges neurális hálózat egy számítási adatmodell, amelyet „intelligens” feladatok elvégzésére képes Artificial Intelligence (AI) rendszerek fejlesztésében használnak. Neural Networks általánosan használt Machine Learning (ML) alkalmazásokban, amelyek maguk is az AI egyik megvalósítását jelentik. Deep Learning az ML egy részhalmaza.

This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and statisticians who wish to prepare data, build models, and apply machine learning techniques effectively in their professional domains.

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

• Understand and implement various Machine Learning algorithms.
• Prepare data and models for machine learning applications.
• Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
• Apply machine learning techniques to real-world, sector-specific scenarios.

Az Azure Bot szolgáltatás egyesíti a Microsoft Bot Framework és az Azure funkciók hatalmát az intelligens robotok gyors fejlesztésének lehetővé tétele érdekében.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet könnyedén létrehozni egy intelligens robotot a Microsoft Azure

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megtanulják az intelligens robotok alapjait
• Megtanulják, hogyan lehet intelligens robotokat létrehozni felhőalkalmazások használatával
• Megértenek, hogyan lehet használni a Microsoft Bot Framework-t, a Bot Builder SDK-t, és a Azure Bot Service-t
• Megértenek, hogyan lehet robotokat tervezni robot minták használatával
• Fejlesztenek először egy intelligens robotot a Microsoft Azure segítségével

Közönség

• Fejlesztők
• Hobbisták
• Mérnökök
• IT szakemberek

A tantárgy formátuma

• Részt előadásból, részben vitából, gyakorlatokból és intenzív gyakorlati munkából

A mesterséges neurális hálózat egy számítástechnikai adatmodell, amelyet az „intelligens” feladatok elvégzésére alkalmas Artificial Intelligence (AI) rendszerek fejlesztésére használnak. Neural Networks gyakran használják a Machine Learning (ML) alkalmazásokban, amelyek maguk is az AI egyik megvalósítása. Deep Learning az ML részhalmaza.

This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.

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

• Apply core statistical methods to pattern recognition.
• Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
• Implement advanced techniques for complex problem-solving.
• Improve prediction accuracy by combining different models.

A bot vagy chatbot olyan, mint egy számítógépes asszisztens, amely automatizálja a felhasználói interakciókat különböző üzenetküldő platformokon, és gyorsabban intézi el a dolgokat anélkül, hogy a felhasználóknak beszélniük kellene egy másik emberrel.

Ezen az oktató által vezetett, élő tréningen a résztvevők megtanulják, hogyan kezdjenek hozzá egy bot fejlesztéséhez, miközben botfejlesztő eszközök és keretrendszerek segítségével csevegőbot-mintákat hoznak létre.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a botok különböző felhasználásait és alkalmazásait
• Ismerje meg a robotok fejlesztésének teljes folyamatát
• Fedezze fel a robotok építéséhez használt különféle eszközöket és platformokat
• Készítsen minta chatbotot a Facebook Messenger számára
• Készítsen minta chatbotot az Microsoft Bot Framework segítségével

Közönség

• Saját bot létrehozása iránt érdeklődő fejlesztők

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

Típus: elméleti képzés a hallgatókkal előzetesen egyeztetett jelentkezésekkel Lasagne-n vagy Keras, oktatási csoporttól függően

Oktatási módszer: prezentáció, beszélgetések és esettanulmányok

A mesterséges intelligencia, miután számos tudományterületet megzavart, számos gazdasági ágazatot (ipar, orvostudomány, kommunikáció stb.) kezdett forradalmasítani. A mainstream médiában való bemutatása azonban gyakran csak fantázia, nagyon messze van attól, ami a Machine Learning vagy a Deep Learning tartománya valójában. Ennek a képzésnek az a célja, hogy az informatikai eszközöket (beleértve az alapvető szoftverprogramozást is) már ismerő mérnökök megismerkedjenek a Deep Learning-val, valamint annak különböző szakterületeivel, és így a ma meglévő fő hálózati architektúrákkal. Ha a kurzus során a matematikai alapismeretekre is sor kerül, akkor a nagyobb kényelem érdekében a matematika BAC+2 szintje javasolt. Teljesen lehetséges figyelmen kívül hagyni a matematikai tengelyt, és csak a „rendszer” jövőképét megtartani, de ez a megközelítés óriási mértékben korlátozza a téma megértését.

A képzés célja azoknak az embereknek a célja, akik meg szeretnék tanulni a neurális hálózatok és alkalmazásuk alapjait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű résztvevőknek szól, akik szeretnék fejleszteni készségeiket az automatizálási és azon túli intelligens robotrendszerek tervezésében, programozásában és telepítésében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Physical AI alapelveit és alkalmazásait a robotikában és az automatizálásban.
• Intelligens robotrendszerek tervezése és programozása dinamikus környezetekhez.
• Alkalmazzon mesterséges intelligencia modelleket az autonóm döntéshozatalhoz robotokban.
• Használja ki a szimulációs eszközöket a robotizált teszteléshez és optimalizáláshoz.
• Olyan kihívások kezelése, mint az érzékelőfúzió, a valós idejű feldolgozás és az energiahatékonyság.

Ez a kurzus bemutatja a neurális hálózatok valós világban történő alkalmazását az R-projekt szoftver segítségével.

Az intelligens robot egy olyan Artificial Intelligence (AI) rendszer, amely képes tanulni a környezetéből és tapasztalataiból, és e tudáson alapuló képességeire építeni. Smart Robots tud együttműködni az emberekkel, velük együtt dolgozni, és tanulni viselkedésükből. Ráadásul nemcsak fizikai munkára, hanem kognitív feladatokra is képesek. A fizikai robotok mellett a Smart Robots lehet pusztán szoftver alapú is, amely a számítógépben, mint szoftveralkalmazásban található, és nincs mozgó alkatrész, vagy fizikai interakció a világgal.

Ezen az oktató által vezetett, élő tréningen a résztvevők megtanulják a különböző technológiákat, keretrendszereket és technikákat a különböző típusú mechanikusok programozására Smart Robots, majd ezt a tudást alkalmazzák saját Smart Robot projektjeik megvalósításához.

A kurzus 4 részre oszlik, mindegyik háromnapos előadásokból, beszélgetésekből és gyakorlati robotfejlesztésből áll, élő laborkörnyezetben. Minden szekció gyakorlati gyakorlati projekttel zárul, hogy a résztvevők gyakorolhassák és bemutathassák megszerzett tudásukat.

A kurzus célhardverét 3D-ben szimulálják szimulációs szoftver segítségével. A ROS (Robot Operating System) nyílt forráskódú keretrendszer, C++ és Python lesz a robotok programozása.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a robottechnológiában használt kulcsfogalmakat
• A szoftver és a hardver közötti interakció megértése és kezelése egy robotrendszerben
• A Smart Robots alapját képező szoftverösszetevők megértése és megvalósítása
• Szimulált mechanikus intelligens robot létrehozása és működtetése, amely képes látni, érzékelni, feldolgozni, megragadni, navigálni, és hangon keresztül kölcsönhatásba lépni velük
• Bővítse az intelligens robotok képességét összetett feladatok elvégzésére a Deep Learning segítségével
• Teszteljen és hárítson el egy intelligens robotot valósághű forgatókönyvek szerint

Közönség

• Fejlesztők
• Mérnökök

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

Jegyzet

• A tanfolyam bármely részének testreszabásához (programozási nyelv, robotmodell stb.) kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy megbeszéljük.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják, hogyan használják ki a TPU processzorok újításait saját AI-alkalmazásaik teljesítményének maximalizálása érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Tanítson különféle típusú neurális hálózatokat nagy mennyiségű adatra.
• A TPU-k segítségével akár két nagyságrenddel is felgyorsíthatja a következtetési folyamatot.
• Használja a TPU-kat olyan intenzív alkalmazások feldolgozásához, mint a képkeresés, felhőkép és fényképek.