Gépi tanulás a Robotics számára Képzés
Ez a kurzus bevezető szintre vezet be a gépi tanulás robotikai alkalmazásait.
Ebben az áttekintésben áttekintjük a jelenlegi módszereket, motivációkat és főbb gondolatokat mintázatfelismerési kontextusban.
Rövid elméleti háttér után a résztvevők egyszerű gyakorlatot hajtanak végre nyílt forráskódú (általában R) vagy bármely más népszerű szoftver segítségével.
Kurzusleírás
- Regression
- Probabilisztikus gráfmodellek
- Boosting
- Kernel módszerek
- Gauss-féle folyamatok
- Modellértékelés és modellek kiválasztása
- Mintavételi módszerek
- Csoportosítás
- CRFs
- Random Forests
- IVMs
Követelmények
Középiskolai matematikai alapismeretek, statisztika alapismeretek
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
Gépi tanulás a Robotics számára Képzés - Foglalás
Gépi tanulás a Robotics számára Képzés - Érdeklődés
Vélemények (1)
Érzem, hogy megkapom a alapvető készségeket, amiket szükséges ahhoz, hogy megértsem, hogyan épül össze a ROS, és hogyan kell projekteket szervezni benne.
Dan Goldsmith - Coventry University
Kurzus - ROS: Programming for Robotics
Gépi fordítás
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
AdaBoost Python a gépetanuláshoz
14 ÓrákEz 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.
Advanced Drone and Photogrammetry Techniques for Infrastructure Supervision
21 ÓrákA 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.
Légi Robotics
21 ÓrákEz 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.
Drone Programming ArduPilot-al
14 ÓrákAz 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.
AutoML with Auto-Keras
14 ÓrákEz 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.
AutoML alapok
14 ÓrákEz oktatóvezetett élő tanfolyam (online vagy helyszíni) a gépi tanulásban tapasztalt technikai résztvevőknek szól, akik szeretnék optimalizálni a modelleket, hogy bonyolult mintákat észleljenek nagy mennyiségű adatokban AutoML keretrendszerekkel.
DataRobot
7 ÓrákEz 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.
Drone Alapjai
7 ÓrákEz 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.
Drone és fotogrammetria infrastruktúra felügyeletehez az építkezésben
21 ÓrákEz 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.
Drónok az agrártermelésben
21 ÓrákEz 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.
Drone Operation and Certification Preparation with Evo Max 4T
14 ÓrákAzt 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.
Gépesett Tanulás Mobillapokhoz Google ML Kit Használatával
14 ÓrákEz 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.
Machine Learning with Random Forest
14 ÓrákEz 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.
ROS: Programozás robottáncadók számára
21 ÓrákEz 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.
ROS Pythonban készült mobil robotok
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő-középszintű és potenciálisan haladó szintű robotikai fejlesztőknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan kell ROS-et használni mobil robotok programozására a [0 ].
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Hozzon létre egy fejlesztői környezetet, amely magában foglalja ROS, Python és egy mobil robot platformot.
- Hozzon létre és futtasson ROS csomópontokat, témákat, szolgáltatásokat és műveleteket a Python használatával.
- Használja ROS eszközöket és segédprogramokat az ROS alkalmazások figyelésére és hibakeresésére.
- Használjon ROS csomagokat és könyvtárakat a mobil robotok általános feladataihoz.
- Integrálja az ROS-et más keretrendszerekkel és eszközökkel.
- Hibaelhárítás és hibakeresés ROS alkalmazásokban.