Gépi tanulás a Robotics számára Képzés

Ez interaktív, oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a gépes tanulással Python nyelven foglalkozó adattudósok és szoftverfejlesztők számára, akik az AdaBoost algoritmust szeretnék felhasználni erősítő algoritmusok létrehozására.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Az AdaBoost-al gondolkodómodellek építéséhez szükséges fejlesztőkörnyezet beállítására.
• Megértik az együttműködő tanulási megközelítést és tudják alkalmazni az adaptív erősítést.
• Tudják, hogyan építsenek AdaBoost-modelleket a Python gépes tanulási algoritmusok erősítésére.
• Továbbfejleszthetik az AdaBoost-modellek pontosítottságát és teljesítményét a hiperparaméter-optimálással.

A drónok és a fotogrammetria mostanra alapvető eszközök a magas pontosságú infrastruktúra felügyeletben. Az előrehaladott geodézia elveinek, valós idejű modellelésnek és magas pontosságú drón-mappingnek az integrálásával a szakemberek mélyebb betekintést, pontosságot és termelési hatékonyságot érhetnek el építési környezetekben.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középfokozatú és előrehaladott szakembereket céloz meg, akik szeretnék alkalmazni a drón és fotogrammetria munkafolyamatokat, beleértve a geodéziai iránypontokat és magas pontosságú mapping technikákat, bármilyen komplex infrastruktúra projektben.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Alkalmazni előrehaladott fotogrammetria módszereket, beleértve az RTK/PPK munkafolyamatokat és földi iránypont-kalibrációt.
• Integrálni geodéziai referencia rendszereket és projekciókat nagy méretű infrastruktúra helyszínekre.
• Tervezni pontosságot igénylő repülési küldetéseket, amelyek specifikusan illeszkednek komplex terephöz és infrastruktúra geometriához.
• Analizálni fotogrammetria adatokat GIS szoftverrel a szerkezet egészsége, deformáció és megfelelőség követésére.

A képzés formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Előrehaladott gyakorlatok és valós világbeli esettanulmányok.
• Gyakorlati alkalmazás drón adatokkal és modelláló eszközökkel.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabott változatának kérésére keressük fel, hogy megbeszéljük.

Ez az oktatóvezetésű, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) mérnököknek és fejlesztőknak szól, akik légi járművek tervezését, fejlesztését és tesztelését kívánják megtanulni, különböző légi robotika fogalmakat és eszközöket feltárva.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a légi robotika alapjait.
• Modellálni és tervezni UAV-okat és quadrotorokat.
• Megismerkedni a repülési irányítás és mozgástervezés alapjaival.
• Megtanulni, hogyan használják a különböző légi robotika szimulációs eszközöket.

Az ArduPilot egy nyílt forráskódú autopilóta szoftvercsomag drones, roverek és más irányítatlan járművek számára. Olyan fejlett funkciókat kínál, mint önálló navigáció, valós idejű kommunikáció földi állomásokkal és integráció robotika middleware-kkel, például a ROS2-vel.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés középszintű fejlesztők és technikai szakemberek számára van szánva, akik terveznék, programoznának és tesztelnének irányítatlan repülőgépet (UAV) ArduPilot segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Teljes fejlesztői környezetet állítanak be ArduPilot számára.
• Firmware-t, middleware-t és MAVLink API-kat konfigurálnak UAV-vezérlésre.
• SITL-szimulációt használnak a drone viselkedés biztonságos teszteléséhez és hibakereséséhez.
• ROS2-tel bővítik az ArduPilot-t és integrálják külső eszközök vagy szenzorokkal.
• Önálló repüléslogikát fejlesztnek és végigfutó UAV-missziókat hajtanak végre.

A képzés formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kezbesítés élő-labor környezetben.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Ez a képzés az ArduPilot nyílt forráskódú autopilóta szoftveren alapul. Ha testreszabott képzést kérek erre a kurzusra, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy megszabjuk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) adattudósoknak, valamint kevésbé technikai személyeknek szól, akik szeretnék a Auto-Keras segítségével automatizálni a gépi tanulási modell kiválasztásának és optimalizálásának folyamatát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Automatizálja a rendkívül hatékony gépi tanulási modellek betanítási folyamatát.
• Automatikusan keresse meg a legjobb paramétereket a mély tanulási modellekhez.
• Építsen nagyon pontos gépi tanulási modelleket.
• Használja a gépi tanulás erejét valós üzleti problémák megoldására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és adatelemzőknek szól, akik szeretnék automatizálni, értékelni és kezelni a prediktív modelleket a DataRobot gépi tanulási képességeivel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Töltsön be adatkészleteket a DataRobot-ba az adatok elemzéséhez, értékeléséhez és minőségellenőrzéséhez.
• Építsen és képezzen modelleket a fontos változók azonosításához és az előrejelzési célok eléréséhez.
• A modellek értelmezésével értékes betekintést nyerhet, amelyek hasznosak az üzleti döntések meghozatalában.
• A modellek figyelése és kezelése az optimalizált előrejelzési teljesítmény fenntartása érdekében.

Ez a tanácsadó vezetésű, élő képzés Magyarország helyen (online vagy helyszínen) arra irányult, akik meg szeretnék érteni az UAS alapjait és be szeretnék szert tenni a drón technológiával a tervezésben, műveleteken, menedzsmentben és elemzésekben különböző iparágakban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Alapvető ismeretek nyerését UAV-król és drónokról.
• Tudatosodni a drónok osztályozásáról és használhatóságáról, hogy megfelelő UAV-kat találjanak különböző igényekhez.
• Megérteni az átadási lehetőségeket és szabályozást a drónok gyorsaságos működtetése érdekében.
• Beismerni a drón technológia használataval járó kockázatokat és etikai kérdéseket.
• Kutatni a drónok jövőbeli alkalmazásait és képességeit, beleértve más technológiák integrációját is.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű résztvevőknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan kell használni a drónokat és a fotogrammetriai technikákat az infrastruktúra felügyeletéhez építési projektekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a drónok és a fotogrammetria alapjait.
• Drón repülési tervek kidolgozása és végrehajtása építkezéseken.
• Végezzen fotogrammetriai nyomkövetést, és készítsen részletes térképeket és 3D modelleket.
• Használja a fotogrammetriai adatokat az infrastruktúra felügyeletéhez és a problémák észleléséhez.
• Alkalmazzon dróntechnológiát az építkezés biztonságának és hatékonyságának növelése érdekében.

Ez a közvetlen tanárvezetéssel folytatott, élő képzés (Magyarország helyszínen vagy online) az agrármérnököknek, kutatóknak és mérnököknek szól, akik érdeklődnek a légimagasbéli robotika alkalmazásának a mezőgazdasági adatgyűjtés és -feldolgozás optimalizálása érdekében.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Felismerni a drón technológia alapjait és hozzá kapcsolódó szabályozásokat.
• Drónokat használni a növénytermelési adatgyűjtés, feldolgozás és elemzés céljából, hogy javítsák a mezőgazdasági és agrártechnológiai módszereket.

Azt a professzionális Evo Max 4T a legmagasabb szintű légi műveletek, vizsgálatok és adatgyűjtésre tervezett drón.

Ez az oktatóvezetett, élő tanfolyam (online vagy helyszínen) az alapfokozatú és középfokozatú operátoroknak szánva, akik biztonságosan és hatékonyan akarnak használni az Evo Max 4T-t professzionális alkalmazásokra, és készülniük akarnak hivatalos bizonyítványt megszerzésére.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Evo Max 4T drón technikai spektrumát és működését.
• Alkalmazni a légi tevékenységek biztonsági eljárásait.
• Betartani az AAC és a helyi drón szabályozásokat.
• Alkalmazni a hatékony és biztonságos drón műveletek legjobb gyakorlatát.
• Elkészülni a bizonyítvány/engedély megszerzésére elméleti és gyakorlati tanulmányozással.

A tanfolyam formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Drón eszközök és szimulátorokkal való gyakorlás.
• Praktikus feladatok és valós repülési helyzetek.

A tanfolyam testreszabási lehetőségek

• A tanfolyam testreszabására kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megrendezése érdekében.

Ez oktatói vezérlésű, élő képzés (online vagy helyszínen) arra irányul, hogy a fejlesztők Google ML Kit-et használhassanak mobilkészülékeken történő feldolgozásra optimalizált gépi tanulási modellek létrehozására.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A szükséges fejlesztői környezet beállítására mobilalkalmazások gépi tanulási funkcionalitásainak fejlesztéséhez.
• Új gépi tanulási technológiák integrálására Android és iOS alkalmazásokba ML Kit API-k használatával. 
• Meglévő alkalmazások fejlesztésére és optimalizálására ML Kit SDK használatával készüléken történő feldolgozásra és telepítésre.

A Praktikus Gyors Prototípuskészítés Robotika számára ROS 2 és Dockerrel egy gyakorlati képzés, amely segít a fejlesztőknek hatékonyan építeni, tesztelni és üzembe helyezni robotikai alkalmazásokat. A résztvevők megtanulhatják, hogyan konténerizálhatóak a robotikai környezetek, hogyan integrálhatók be ROS 2 csomagok, és gyorsan prototípusozhatók moduláris robotikai rendszerek Docker használatával reprezisztibilitás és méretezhetőség érdekében. A képzés agilitást, verziókezelést és együttműködési gyakorlatait hangsúlyozza a korai fejlesztési szakaszokban és az innovációs csapatokban.

Ez a képzés, amelyet oktató vezet (online vagy helyszínen), kezdő és középhaladó szintű résztvevőknek szánt, akik gyorsan haladni szeretnének a robotika fejlesztési munkafolyamataiban ROS 2 és Docker használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani egy ROS 2 fejlesztési környezetet Docker konténerekben.
• Fejleszteni és tesztelni robotikai prototípusokat moduláris, reprezisztibilis beállításokban.
• Használni szimulációs eszközöket a rendszer viselkedésének érvényesítésére a hardver üzembe helyezése előtt.
• Hatékonyan együttműködni konténerizált robotikai projektekkel.
• Alkalmazni folyamatos integrációs és üzembe helyezési fogalmakat a robotika folyamatokban.

A Képzés Formátuma

• Interaktív előadások és bemutatók.
• Gyakorlati gyakorlatok ROS 2 és Docker környezetekben.
• Középtávú projektek a valós életbeli robotikai alkalmazásokra összpontosítva.

Képzés Testreszabási Opciók

• Testre szabott képzés kérése ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk az ütemezésért.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a olyan adattudósoknak és szoftverfejlesztőknek szánva, akik szeretnének Random Forest használni nagy adathalmazokkal való gépi tanulási algoritmusok létrehozásához.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A szükséges fejlesztői környezet beállítása a gépi tanulási modellek Random Forest használatával történő létrehozásához.
• A Random Forest előnyeinek megértése és a klasszifikációs és regressziós problémák megoldására történő alkalmazása.
• Nagy adathalmazok kezelése és a Random Forest több döntésfában történő értelmezése.
• A gépi tanulási modell teljesítményének értékelése és optimalizálása hiperparaméterek beállításával.

Ez az oktató által vezetett élő képzés a Magyarország helyszínen zajlik, a résztvevők megtanulják, hogyan kezdhetnek használni a ROS-t a robotikai projektekükben a robotika visualizációs és szimulációs eszközök felhasználásával.

A képzés végeztével a résztvevők:

• Megtudják a ROS alapjait.
• Megtanulják, hogyan hozhatnak létre egy alapvető robotikai projektet a ROS használatával.
• Megismerhetik az eltérő robotikai eszközöket, beleértve a szimulációs és visualizációs eszközöket is.

Ez az általános igazgató vezetésű, élő különlegedés Magyarország (online vagy helyszínen) kezdő és középhaladó szintű, valamint potenciálisan haladó szintű robotika fejlesztőknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan használják az ROS-t a Python segítségével mozgó robotok programozásához.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani egy fejlesztői környezetet, amelybe az ROS, a Python és a mozgó robot platform is tartozik.
• Létrehoznak és futtatnak ROS csomópontokat, témákat, szolgáltatásokat és műveleteket a Python segítségével.
• Az ROS eszközeit és eszköztárakat használják az alkalmazások figyeléséhez és hibaelhárításához.
• Az ROS csomagokat és könyvtárakat használják a mozgó robotok számára tipikus feladatok elvégzéséhez.
• Integrazionálni az ROSt más keretrendszerekkel és eszközökkel.
• Hibaelhárítást és hibakeresést végeznek az ROS alkalmazásokban.