Artificial Intelligence (AI) for Mechatronics - Plan Szkolenia

Usługa Azure Bot Service łączy w sobie moc funkcji Microsoft Bot Framework i Azure, aby umożliwić szybkie tworzenie inteligentnych botów.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak łatwo stworzyć inteligentnego bota przy użyciu platformy Microsoft Azure.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Poznaj podstawy inteligentnych botów
• Dowiedz się, jak tworzyć inteligentne boty przy użyciu aplikacji w chmurze
• Dowiedz się, jak korzystać z Microsoft Bot Framework, zestawu Bot Builder SDK i usługi Azure Bot Service.
• Dowiedz się, jak projektować boty przy użyciu wzorców botów
• Opracują swojego pierwszego inteligentnego bota przy użyciu Microsoft Azure

Publiczność

• Deweloperzy
• Hobbyści
• Inżynierowie
• Profesjonaliści IT

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Bot lub chatbot jest jak asystent komputerowy, który służy do automatyzacji interakcji użytkownika na różnych platformach komunikacyjnych i szybszego wykonywania zadań bez konieczności rozmowy z innym człowiekiem.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak rozpocząć tworzenie bota, przechodząc przez tworzenie przykładowych chatbotów przy użyciu narzędzi i frameworków do tworzenia botów.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć różne zastosowania i aplikacje botów
• Zrozumieć cały proces tworzenia botów
• Poznaj różne narzędzia i platformy używane do tworzenia botów
• Zbudować przykładowego chatbota dla Facebook Messenger
• Zbudować przykładowego chatbota przy użyciu Microsoft Bot Framework

Odbiorcy

• Programiści zainteresowani stworzeniem własnego bota

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych uczestników, którzy chcą zwiększyć swoje umiejętności w zakresie projektowania, programowania i wdrażania inteligentnych systemów robotycznych do automatyzacji i nie tylko.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zasady Physical AI i jego zastosowania w robotyce i automatyce.
• Projektować i programować inteligentne systemy robotyczne dla dynamicznych środowisk.
• Wdrażać modele AI do autonomicznego podejmowania decyzji w robotach.
• Wykorzystanie narzędzi symulacyjnych do testowania i optymalizacji robotów.
• Podejmowanie wyzwań, takich jak fuzja czujników, przetwarzanie w czasie rzeczywistym i efektywność energetyczna.

Inteligentny robot to system sztucznej inteligencji (AI), który może uczyć się ze swojego środowiska i doświadczenia oraz budować swoje możliwości w oparciu o tę wiedzę. Roboty inteligentne Smart Robots mogą współpracować z ludźmi, pracując obok nich i ucząc się na podstawie ich zachowań. Co więcej, są one w stanie wykonywać nie tylko pracę fizyczną, ale także zadania kognitywne. Oprócz robotów fizycznych, Smart Robots mogą być również oparte wyłącznie na oprogramowaniu, rezydując w komputerze jako aplikacja bez ruchomych części lub fizycznej interakcji ze światem.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy poznają różne technologie, ramy i techniki programowania różnych typów mechanicznych Smart Robots, a następnie wykorzystają tę wiedzę do realizacji własnych projektów inteligentnych robotów.

Kurs podzielony jest na 4 sekcje, z których każda składa się z trzech dni wykładów, dyskusji i praktycznego rozwoju robotów w środowisku laboratoryjnym. Każda sekcja zakończy się praktycznym projektem, który pozwoli uczestnikom przećwiczyć i zademonstrować zdobytą wiedzę.

Docelowy sprzęt dla tego kursu będzie symulowany w 3D za pomocą oprogramowania symulacyjnego. Do programowania robotów zostaną wykorzystane ROS (Robot Operating System), C++ i Python.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumienie kluczowych pojęć stosowanych w technologiach robotycznych
• rozumieć i zarządzać interakcją między oprogramowaniem a sprzętem w systemie zrobotyzowanym
• Zrozumienie i wdrożenie komponentów oprogramowania, które stanowią podstawę Smart Robots
• Zbudowanie i obsługa symulowanego mechanicznego inteligentnego robota, który może widzieć, wyczuwać, przetwarzać, chwytać, nawigować i wchodzić w interakcje z ludźmi za pomocą głosu.
• Rozszerzenie zdolności inteligentnego robota do wykonywania złożonych zadań poprzez Deep Learning
• Testowanie i rozwiązywanie problemów inteligentnego robota w realistycznych scenariuszach

Publiczność

• Deweloperzy
• Inżynierowie

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Uwaga

• Aby dostosować dowolną część tego kursu (język programowania, model robota itp.), skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Kurs obejmuje sztuczną inteligencję (z naciskiem na Machine Learning i głębokie uczenie) w przemyśle motoryzacyjnym. Pomaga określić, która technologia może być (potencjalnie) wykorzystywana w wielu sytuacjach w samochodzie: od prostej automatyzacji, rozpoznawania obrazu po autonomiczne podejmowanie decyzji.

Kurs ten został stworzony dla menadżerów, architektów, analityków biznesowych i systemowych, menedżerów oprogramowania oraz wszystkich zainteresowanych przeglądem stosowania sztucznej inteligencji i prognozą dla jej rozwoju.

This instructor-led, live training in Polsce (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.

Sztuczna sieć neuronowa to obliczeniowy model danych wykorzystywany w rozwoju Artificial Intelligence (AI) systemów zdolnych do wykonywania "inteligentnych" zadań. Neural Networks są powszechnie używane w aplikacjach Machine Learning (ML), które same w sobie są jedną z implementacji sztucznej inteligencji. Deep Learning jest podzbiorem ML.

Jest to 4-dniowy kurs wprowadzający w sztuczną inteligencję i jej zastosowanie. Istnieje możliwość odbycia dodatkowego dnia w celu podjęcia projektu AI po ukończeniu tego kursu.

Jest to 4-dniowy kurs wprowadzający sztuczną inteligencję i jej zastosowanie przy użyciu języka programowania Python. Istnieje możliwość dodatkowego dnia na podjęcie projektu AI po ukończeniu tego kursu.

This instructor-led, live training in Polsce (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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców i programistów, którzy chcą używać Chainer do budowania i trenowania sieci neuronowych w Python, jednocześnie ułatwiając debugowanie kodu.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć tworzenie modeli sieci neuronowych.
• Definiować i wdrażać modele sieci neuronowych przy użyciu zrozumiałego kodu źródłowego.
• Wykonywać przykłady i modyfikować istniejące algorytmy w celu optymalizacji modeli szkoleniowych głębokiego uczenia się, jednocześnie wykorzystując GPU w celu uzyskania wysokiej wydajności.

This instructor-led, live training in Polsce (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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla programistów i analityków danych, którzy chcą nauczyć się podstaw Deep Reinforcement Learning podczas tworzenia agenta Deep Learning.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumienie kluczowych koncepcji stojących za Deep Reinforcement Learning i umiejętność odróżnienia go od uczenia maszynowego.
• Zastosowanie zaawansowanych algorytmów Reinforcement Learning do rozwiązywania rzeczywistych problemów.
• Zbuduj agenta głębokiego uczenia.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą używać GAN i wariacyjnych autoenkoderów do generowania nowych, syntetycznych instancji obrazów, filmów i dźwięku.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zbudować GAN przy użyciu bibliotek uczenia maszynowego w Python.
• Utworzyć autoenkoder wariacyjny za pomocą TensorFlow.
• Poprawić stabilność szkolenia GAN.