Курс за обучение по Artificial Intelligence (AI) for Mechatronics

Този курс обхваща AI (инфазиране Machine Learning и Deep Learning) в Automotive Индустрия. Той помага да се определи каква технология може (потенциално) да се използва в много ситуации в автомобила: от проста автоматизация, разпознаване на изображенията до автономно вземане на решения.

Този курс е създаден за мениджъри, архитекти на решения, служители по иновациите, технически директори, софтуерни архитекти и всеки, който се интересува от общ преглед на приложния изкуствен интелект и най-близката прогноза за неговото развитие.

This instructor-led, live training in България (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.

Изкуствената невронна мрежа е модел на изчислителни данни, използван при разработването на Artificial Intelligence (AI) системи, способни да изпълняват „интелигентни“ задачи. Neural Networks обикновено се използват в Machine Learning (ML) приложения, които сами по себе си са едно изпълнение на AI. Deep Learning е подмножество на ML.

Това е 4-дневен курс, представящ AI и неговото приложение. Има опция да имате допълнителен ден за предприемане на AI проект след завършване на този курс.

Това е 4-дневен курс, представящ AI и неговото приложение, използващо езика за програмиране Python. Има опция да имате допълнителен ден за предприемане на AI проект след завършване на този курс.

This instructor-led, live training in България (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.

Услугата Azure Bot комбинира мощността на функциите Microsoft Bot Framework и Azure, за да позволи бързо разработване на интелигентни ботове.

В това водено от инструктор обучение на живо участниците ще се научат как лесно да създадат интелигентен бот с помощта на Microsoft Azure

До края на това обучение участниците ще могат:

Научете основите на интелигентните ботове Научете как да създавате интелигентни ботове с помощта на облачни приложения Разберете как да използвате Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK и Azure Bot Service Разберете как да проектирате ботове с помощта на модели на ботове Разработете първия си интелигентен бот с помощта на Microsoft Azure

Публика

Разработчици Любители Инженери ИТ специалисти

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Изкуствената невронна мрежа е изчислителен модел на данни, използван при разработването на системи с изкуствен интелект (AI), способни да изпълняват „интелигентни“ задачи. Neural Networks обикновено се използват в приложения за машинно обучение (ML), които сами по себе си са едно изпълнение на AI. Deep Learning е подгрупа на ML.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към изследователи и разработчици, които желаят да използват Chainer за изграждане и обучение на невронни мрежи в Python, като същевременно правят кода лесен за отстраняване на грешки.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда за разработка, за да започнете да разработвате модели на невронни мрежи.
• Дефинирайте и внедрявайте модели на невронни мрежи, като използвате разбираем изходен код.
• Изпълнявайте примери и модифицирайте съществуващите алгоритми, за да оптимизирате моделите за обучение на задълбочено обучение, като същевременно използвате GPU за висока производителност.

This instructor-led, live training in България (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.

Ботът или chatbot е като компютърен асистент, който се използва за автоматизиране на потребителските взаимодействия на различни платформи за съобщения и извършване на нещата по-бързо, без да е необходимо потребителите да говорят с друг човек.

В това водено от инструктор обучение на живо участниците ще научат как да започнат да разработват бот, докато преминават през създаването на примерни чатботове, използвайки инструменти и рамки за разработка на ботове.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете различните употреби и приложения на ботовете
• Разберете пълния процес на разработване на ботове
• Разгледайте различните инструменти и платформи, използвани при изграждането на ботове
• Създайте примерен чатбот за Facebook Messenger
• Създайте примерен чатбот, като използвате Microsoft Bot Framework

Публика

• Разработчици, които се интересуват от създаването на свой собствен бот

Формат на курса

• Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици и учени по данни, които желаят да научат основите на Deep Reinforcement Learning, докато преминават през създаването на Deep Learning Agent.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете ключовите концепции зад Deep Reinforcement Learning и можете да го разграничите от машинното обучение.
• Прилагайте усъвършенствани Reinforcement Learning алгоритми за решаване на проблеми от реалния свят.
• Създайте агент за задълбочено обучение.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към участници на средно ниво, които желаят да подобрят своите умения в проектирането, програмирането и внедряването на интелигентни роботизирани системи за автоматизация и извън тях.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите на Physical AI и неговите приложения в роботиката и автоматизацията.
• Проектиране и програмиране на интелигентни роботизирани системи за динамични среди.
• Внедрете AI модели за автономно вземане на решения в роботи.
• Използвайте инструменти за симулация за роботизирано тестване и оптимизация.
• Справете се с предизвикателства като синтез на сензори, обработка в реално време и енергийна ефективност.

Интелигентният робот е система с изкуствен интелект (AI), която може да се учи от своята среда и своя опит и да надгражда своите способности въз основа на това знание. Smart Robots може да си сътрудничи с хората, като работи заедно с тях и се учи от тяхното поведение. Освен това те имат капацитет не само за ръчен труд, но и за когнитивни задачи. В допълнение към физическите роботи Smart Robots могат да бъдат и чисто софтуерни, намиращи се в компютър като софтуерно приложение без движещи се части или физическо взаимодействие със света.

В това обучение на живо, ръководено от инструктор, участниците ще научат различните технологии, рамки и техники за програмиране на различни видове механика Smart Robots, след което ще приложат тези знания, за да завършат свои собствени проекти за интелигентни роботи.

Курсът е разделен на 4 секции, всяка от които се състои от три дни лекции, дискусии и практическо разработване на роботи в лабораторна среда на живо. Всеки раздел ще завърши с практически практически проект, който ще позволи на участниците да упражняват и демонстрират своите придобити знания.

Целевият хардуер за този курс ще бъде симулиран в 3D чрез софтуер за симулация. ROS (Операционна система за роботи) рамката с отворен код, C++ и Python ще бъдат използвани за програмиране на роботите.

До края на това обучение участниците ще могат:

Разберете ключовите концепции, използвани в роботизираните технологии Разберете и управлявайте взаимодействието между софтуер и хардуер в роботизирана система Разберете и внедрите софтуерните компоненти, които са в основата Smart Robots Изградете и управлявайте симулиран механичен интелигентен робот, който може да вижда, усеща, обработва, хваща, навигирайте и взаимодействайте с хората чрез глас Разширете способността на интелигентен робот да изпълнява сложни задачи чрез тест за задълбочено обучение и отстранявайте неизправности на интелигентен робот в реалистични сценарии

Публика

Разработчици Инженери

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Забележка

За да персонализирате която и да е част от този курс (език за програмиране, модел на робот и т.н.), моля, свържете се с нас, за да уговорим.