Gépi tanulás a robotikában Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és szoftvermérnököknek szól, akik az AdaBoost segítségével szeretnének gépi tanulási algoritmusokat építeni Pythonban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet a gépi tanulási modellek AdaBoost-tal való létrehozásához.
• Megérteni az együttes tanulási módszert és annak alkalmazását az adaptív erősítés során.
• Megtanulni, hogyan kell AdaBoost modelleket építeni a gépi tanulási algoritmusok javításához Pythonban.
• Hiperparaméterek finomhangolásával növelni az AdaBoost modellek pontosságát és teljesítményét.

A drónok és a fotogrammetria ma már nélkülözhetetlen eszközök a nagy pontosságú infrastruktúra-felügyeletben. A fejlett geodéziai elvek, a valós idejű modellezés és a nagy pontosságú drónos térképkészítés integrálásával a szakemberek mélyebb betekintést, nagyobb pontosságot és hatékonyságot érhetnek el az építési környezetben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű és haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék alkalmazni a fejlett drón- és fotogrammetriai munkafolyamatokat, beleértve a geodéziai ellenőrzéseket és a nagy pontosságú térképkészítési technikákat, összetett infrastruktúra-projektekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Alkalmazni fejlett fotogrammetriai módszereket, beleértve az RTK/PPK munkafolyamatokat és a földi ellenőrzési kalibrálást.
• Integrálni geodéziai referencia rendszereket és vetületeket nagyméretű infrastruktúra-helyszínekhez.
• Tervezni precíziós repülési küldetéseket, amelyek összetett terephez és infrastruktúra-geometriához igazodnak.
• Elemezni a fotogrammetriai adatokat GIS szoftverekkel a szerkezeti egészségállapot, deformáció és megfelelés nyomon követése érdekében.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Fejlett gyakorlatok és valós esettanulmányok.
• Gyakorlati alkalmazás drónadatokkal és modellező eszközökkel.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) mérnökök és fejlesztők számára készült, akik különböző légi robotikai koncepciók és eszközök feltárásán keresztül szeretnének légi járműveket tervezni, fejleszteni és tesztelni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a légi robotika alapjait.
• UAV-k és kvadrotorok modellezése és tervezése.
• Megismerni a repülésirányítás és mozgástervezés alapjait.
• Megtanulni különböző szimulációs eszközök használatát a légi robotikában.

Az ArduPilot egy nyílt forráskódú autopilot szoftvercsomag drónok, roverek és egyéb pilóta nélküli járművek számára. Speciális funkciókat kínál, mint például autonóm navigáció, valós idejű kommunikáció földi állomásokkal, valamint integráció robotikai middleware-ekkel, mint például a ROS2.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középhaladó szintű fejlesztőknek és műszaki szakembereknek szól, akik pilóta nélküli repülőgépeket (UAV) szeretnének tervezni, programozni és tesztelni az ArduPilot segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Teljes fejlesztői környezet létrehozása az ArduPilot számára.
• Firmware, middleware és MAVLink API-k konfigurálása UAV irányításhoz.
• SITL szimuláció használata a drónok viselkedésének biztonságos tesztelésére és hibakeresésére.
• ArduPilot kiterjesztése ROS2-vel és integráció külső eszközökkel vagy érzékelőkkel.
• Autonóm repülési logika fejlesztése és végponttól végpontig tartó UAV küldetések futtatása.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

• Ez a képzés az ArduPilot nyílt forráskódú autopilot szoftverén alapul. Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) adattudósoknak, valamint kevésbé műszaki háttérrel rendelkező személyeknek szól, akik szeretnék az Auto-Keras segítségével automatizálni a gépi tanulási modell kiválasztását és optimalizálását.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Automatizálni a hatékony gépi tanulási modellek képzésének folyamatát.
• Automatikusan megkeresni a legjobb paramétereket a mélytanulási modellekhez.
• Nagyon pontos gépi tanulási modelleket építeni.
• A gépi tanulás erejét felhasználni valós üzleti problémák megoldására.

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

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Adathalmazokat betölteni a DataRobotba az adatok elemzéséhez, felméréséhez és minőségellenőrzéséhez.
• Modelleket építeni és betanítani a fontos változók azonosítására és a predikciós célok elérésére.
• Modelleket értelmezni, hogy értékes betekintéseket hozzanak létre, amelyek hasznosak az üzleti döntések meghozatalában.
• Modelleket monitorozni és kezelni, hogy optimalizált predikciós teljesítményt tartsanak fenn.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) mindazoknak szól, akik szeretnének megismerni a UAV-k alapjait és a dróntechnológiát különböző iparágak tervezésében, működésében, menedzselésében és elemzésében.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Alapvető ismereteket szerezni a UAV-kről és drónokról.
• Megismerni a drónok osztályozását és felhasználását, hogy megfelelő UAV-kat találjanak különböző igények kielégítésére.
• Értékelni a drónok kényelmes üzemeltetéséhez szükséges szállítási lehetőségeket és szabályozásokat.
• Megérteni a dróntechnológia használatának kockázatait etikai kérdéseit.
• Felfedezni a UAV-k jövőbeli felhasználását és képességeit, beleértve más technológiákkal való integrációt.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű résztvevőknek szól, akik szeretnének megtanulni, hogyan használhatják a drónokat és a fotogrammetria technikákat az építőipari projektek infrastruktúra-felügyeletéhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a drónok és a fotogrammetria alapjait.
• Drón-repülési terveket készíteni és végrehajtani építkezési helyszínekre.
• Fotogrammetriai nyomon követést végezni és részletes térképeket és 3D modelleket készíteni.
• Fotogrammetriai adatok használata az infrastruktúra felügyeletéhez és hibafelismeréshez.
• Drón-technológia alkalmazása az építkezési helyszínek biztonságának és hatékonyságának javításához.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Magyarország (online vagy helyszíni) mezőgazdasági technikusok, kutatók és mérnökök számára készült, akik szeretnék alkalmazni a légi robotikát a mezőgazdasági adatgyűjtés és -elemzés optimalizálásában.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megismerni a dróntechnológiát és a hozzá kapcsolódó szabályozásokat.
• Drónok üzembe helyezése a növényzeti adatok gyűjtéséhez, feldolgozásához és elemzéséhez a gazdálkodási és mezőgazdasági módszerek javítása érdekében.

Az Evo Max 4T egy professzionális szintű drón, amelyet haladó légifelvételekhez, ellenőrzésekhez és adatgyűjtéshez terveztek.

Ez az oktató által vezetett, élőben folytatott képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű operátoroknak szól, akik biztonságosan és hatékonyan szeretnék használni az Evo Max 4T-t professzionális alkalmazásokhoz, valamint felkészülni a hivatalos tanúsítvány megszerzésére.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Evo Max 4T drón műszaki specifikációit és működését.
• Biztonsági eljárások alkalmazására a légifelvételek során.
• Betartani az AAC és a helyi drónszabályozásokat.
• A legjobb gyakorlatok alkalmazására a hatékony és biztonságos drónhasználat érdekében.
• Felkészülni a tanúsítvány/engedély megszerzésére elméleti és gyakorlati képzésen keresztül.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati gyakorlatok drónfelszereléssel és szimulátorokkal.
• Gyakorlati feladatok és valós repülési forgatókönyvek.

Képzés Testreszabási Lehetőségei

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik a Google ML Kit segítségével szeretnének gépi tanulási modelleket építeni, amelyek mobil eszközökön történő feldolgozásra vannak optimalizálva.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet a gépi tanulási funkciók mobilalkalmazásokba történő fejlesztéséhez.
• Új gépi tanulási technológiákat integrálni Android és iOS alkalmazásokba az ML Kit API-k segítségével. 
• Meglévő alkalmazásokat fejleszteni és optimalizálni az ML Kit SDK segítségével eszközön történő feldolgozásra és telepítésre.

A Gyakorlati Gyors Prototípuskészítés Robotikához ROS 2 & Dockerrel egy gyakorlati alapú kurzus, amelynek célja, hogy segítse a fejlesztőket a robotikai alkalmazások hatékony felépítésében, tesztelésében és üzembe helyezésében. A résztvevők megtanulják, hogyan konténerizálják a robotikai környezeteket, integrálják a ROS 2 csomagokat, és hogyan készítsenek moduláris robotikai rendszereket Dockerrel a reprodukálhatóság és skálázhatóság érdekében. A kurzus az agilitásra, verziókövetésre és együttműködési gyakorlatokra helyezi a hangsúlyt, amelyek alkalmasak a korai fejlesztési és innovációs csapatok számára.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) kezdő és középhaladó szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék felgyorsítani a robotikai fejlesztési munkafolyamatokat ROS 2 és Docker használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• ROS 2 fejlesztői környezet beállítása Docker konténerekben.
• Robotikai prototípusok fejlesztése és tesztelése moduláris, reprodukálható környezetekben.
• Szimulációs eszközök használata a rendszer viselkedésének ellenőrzésére a hardveres üzembe helyezés előtt.
• Hatékony együttműködés konténerizált robotikai projektekben.
• Folyamatos integráció és üzembe helyezés alkalmazása robotikai folyamatokban.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadások és bemutatók.
• Gyakorlati feladatok ROS 2 és Docker környezetekkel.
• Mini-projektek valós robotikai alkalmazásokra fókuszálva.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) adattudósok és szoftvermérnökök számára készült, akik a Random Forest módszerrel szeretnének gépi tanulási algoritmusokat építeni nagy adathalmazokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet, hogy elkezdhessék a gépi tanulási modellek építését a Random Forest módszerrel.
• Megérteni a Random Forest előnyeit és hogyan implementálható osztályozási és regressziós problémák megoldására.
• Megtanulni, hogyan kell kezelni a nagy adathalmazokat és értelmezni a Random Forest több döntési fáját.
• Kiértékelni és optimalizálni a gépi tanulási modell teljesítményét a hiperparaméterek hangolásával.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben Magyarország, a résztvevők megtanulják, hogyan kezdjék el használni a ROS-t a robotikai projektekhez, a robotika vizualizációs és szimulációs eszközeinek segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a ROS alapjait.
• Megtanulni, hogyan hozzanak létre egy alapvető robotikai projektet a ROS segítségével.
• Megtanulni, hogyan használjanak különböző eszközöket a robotikában, beleértve a szimulációs és vizualizációs eszközöket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó, valamint potenciálisan haladó szintű robotikai fejlesztők számára készült, akik szeretnének megtanulni, hogyan használhatják a ROS-t mobil robotok programozására Python segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fejlesztői környezet beállítása, amely magában foglalja a ROS-t, a Pythont és egy mobil robot platformot.
• ROS csomópontok, témák, szolgáltatások és műveletek létrehozása és futtatása Python használatával.
• ROS eszközök és segédprogramok használata ROS alkalmazások monitorozására és hibakeresésére.
• ROS csomagok és könyvtárak használata mobil robotokhoz szükséges gyakori feladatok elvégzésére.
• ROS integrálása más keretrendszerekkel és eszközökkel.
• ROS alkalmazások hibaelhárítása és hibakeresése.