Artificial Intelligence (AI) for Mechatronics Schulung

Der Azure Bot-Dienst kombiniert die Funktionen von Microsoft Bot Framework und Azure , um die schnelle Entwicklung intelligenter Bots zu ermöglichen.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit Microsoft Azure auf einfache Weise einen intelligenten Bot erstellen können

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Erlernen Sie die Grundlagen intelligenter Bots
• Erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Cloud-Anwendungen intelligente Bots erstellen
• Verstehen, wie das Microsoft Bot Framework, das Bot Builder SDK und der Azure Bot-Dienst verwendet werden
• Verstehe, wie man Bots mithilfe von Bot-Mustern entwirft
• Entwickeln Sie ihren ersten intelligenten Bot mit Microsoft Azure

Publikum

• Entwickler
• Bastler
• Ingenieure
• IT-Profis

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Ein Bot oder Chatbot ist eine Art Computerassistent, der dazu dient, Benutzerinteraktionen auf verschiedenen Messaging-Plattformen zu automatisieren und Dinge schneller zu erledigen, ohne dass die Benutzer mit einem anderen Menschen sprechen müssen.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie mit der Entwicklung eines Bots beginnen können, indem sie Schritt für Schritt die Erstellung von Beispiel-Chatbots mit Bot-Entwicklungstools und Frameworks durchlaufen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die verschiedenen Einsatzmöglichkeiten und Anwendungen von Bots zu verstehen
• den gesamten Prozess der Entwicklung von Bots zu verstehen
• die verschiedenen Tools und Plattformen, die bei der Entwicklung von Bots verwendet werden, kennenlernen
• Einen Beispiel-Chatbot für Facebook Messenger erstellen
• Einen Beispiel-Chatbot mit Microsoft Bot Framework erstellen

Zielgruppe

• EntwicklerInnen, die an der Erstellung eines eigenen Bots interessiert sind

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und viel praktische Erfahrung

Ein intelligenter Roboter ist ein System künstlicher Intelligenz (KI), das von seiner Umgebung und seiner Erfahrung lernen kann und auf seinen Fähigkeiten aufbauen kann, die auf diesem Wissen basieren Intelligente Roboter können mit Menschen zusammenarbeiten, mit ihnen zusammenarbeiten und von ihrem Verhalten lernen Darüber hinaus haben sie nicht nur die Fähigkeit zu manueller Arbeit, sondern auch kognitive Aufgaben Zusätzlich zu physischen Robotern können Smart Robots auch rein softwarebasiert sein und sich in einem Computer als Softwareanwendung ohne bewegliche Teile oder physische Interaktion mit der Welt befinden In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer die verschiedenen Technologien, Frameworks und Techniken zum Programmieren verschiedener Arten von mechanischen Smart Robots kennen und wenden dieses Wissen an, um ihre eigenen Smart Robot-Projekte zu vervollständigen Der Kurs ist in vier Abschnitte unterteilt, die jeweils aus drei Tagen mit Vorträgen, Diskussionen und praktischer Roboterentwicklung in einer Live-Laborumgebung bestehen Jeder Abschnitt wird mit einem praktischen Handson-Projekt abgeschlossen, um den Teilnehmern zu ermöglichen, ihr erworbenes Wissen zu üben und zu demonstrieren Die Zielhardware für diesen Kurs wird in 3D durch Simulationssoftware simuliert Das ROS (Robot Operating System) Opensource-Framework, C ++ und Python werden für die Programmierung der Roboter verwendet Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Schlüsselkonzepte, die in Robotik-Technologien verwendet werden Verstehen und verwalten Sie die Interaktion zwischen Software und Hardware in einem Robotersystem Verstehen und implementieren Sie die Softwarekomponenten, die Smart Robots unterstützen Baue und betreibe einen simulierten mechanischen Smart Robot, der durch Sprache sehen, fühlen, verarbeiten, erfassen, navigieren und mit Menschen interagieren kann Erweitern Sie die Fähigkeit eines Smart Roboters, komplexe Aufgaben durch Deep Learning durchzuführen Testen und beheben Sie einen Smart Robot in realistischen Szenarien Publikum Entwickler Ingenieure Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Um einen Teil dieses Kurses (Programmiersprache, Robotermodell, etc) anzupassen, kontaktieren Sie uns bitte, um zu arrangieren .

Dieser Kurs umfasst AI (emphasizing Machine Learning und Deep Learning) in Automotive Industrie. Es hilft zu bestimmen, welche Technologie (potenziell) in mehreren Situationen in einem Auto verwendet werden kann: von einfacher Automatisierung, Bilderkennung bis hin zu autonomen Entscheidungsfindung.

Dieser Kurs richtet sich an Manager, Lösungsarchitekten, Innovationsbeauftragte, CTOs, Softwarearchitekten und alle, die sich für einen Überblick über angewandte künstliche Intelligenz und die nächsten Prognosen für ihre Entwicklung interessieren.

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die noch keine Erfahrung mit Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik haben.

Ein künstliches neuronales Netz ist ein Datenmodell, das bei der Entwicklung von Artificial Intelligence (AI) Systemen verwendet wird, die in der Lage sind, "intelligente" Aufgaben auszuführen. Künstliche Neuronale Netze Neural Networks werden häufig in Machine Learning (ML)-Anwendungen verwendet, die ihrerseits eine Implementierung von KI sind. Deep Learning ist eine Teilmenge von ML.

Dies ist ein 4-tägiger Kurs, der in KI und ihre Anwendung einführt. Es besteht die Möglichkeit, nach Abschluss des Kurses einen zusätzlichen Tag für die Durchführung eines KI-Projekts zu nutzen.

Dies ist ein 4-tägiger Kurs zur Einführung in die KI und ihre Anwendung unter Verwendung der Programmiersprache Python. Es besteht die Möglichkeit, nach Abschluss des Kurses einen zusätzlichen Tag für die Durchführung eines KI-Projekts zu nutzen.

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die Machine Learning in praktischen Anwendungen anwenden möchten.

Publikum

Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler und Statistiker, die mit Statistik vertraut sind und wissen, wie man R (oder Python oder eine andere ausgewählte Sprache) programmiert. Der Schwerpunkt dieses Kurses liegt auf den praktischen Aspekten der Daten- / Modellvorbereitung, -ausführung, Post-Hoc-Analyse und -Visualisierung.

Ziel ist es, Teilnehmern, die an der Anwendung der Methoden bei der Arbeit interessiert sind, praktische Anwendungen des Machine Learning zu bieten.

Branchenspezifische Beispiele sollen das Training für das Publikum relevant machen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Forscher und Entwickler, die mit Chainer neuronale Netze in Python aufbauen und trainieren wollen und dabei den Code leicht debuggen können.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um mit der Entwicklung neuronaler Netzmodelle zu beginnen.
• Neuronale Netzmodelle unter Verwendung eines verständlichen Quellcodes zu definieren und zu implementieren.
• Beispiele auszuführen und bestehende Algorithmen zu modifizieren, um Deep-Learning-Trainingsmodelle zu optimieren und dabei GPUs für hohe Leistung zu nutzen.

Pattern Recognition ist der Prozess der Klassifizierung von Eingabedaten in Objekte oder Klassen auf der Grundlage von Schlüsselmerkmalen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) bietet eine Einführung in das Gebiet der Mustererkennung und des maschinellen Lernens. Sie berührt praktische Anwendungen in den Bereichen Statistik, Informatik, Signalverarbeitung, Computer Vision, Data Mining und Bioinformatik.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die wichtigsten statistischen Methoden auf die Mustererkennung anzuwenden.
• Schlüsselmodelle wie neuronale Netze und Kernel-Methoden für die Datenanalyse zu verwenden.
• fortgeschrittene Techniken für die Lösung komplexer Probleme anzuwenden.
• die Vorhersagegenauigkeit durch die Kombination verschiedener Modelle zu verbessern.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die die Grundlagen von Deep Reinforcement Learning erlernen möchten, während sie Schritt für Schritt einen Deep Learning Agent erstellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Schlüsselkonzepte hinter Deep Reinforcement Learning verstehen und von Machine Learning unterscheiden können.
• Ausgereifte Reinforcement Learning-Algorithmen zur Lösung realer Probleme anwenden.
• Einen Deep Learning Agent erstellen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die GANs und Variations-Auto-Counter verwenden möchten, um neue, synthetische Instanzen von Bildern, Videos und Audio zu erzeugen.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Ein GAN mit den Bibliotheken für maschinelles Lernen in Python zu erstellen.
• Einen Variations-Autoencoder mit TensorFlow zu erstellen.
• Die Trainingsstabilität von GANs zu verbessern.

Typ: Theoretische Ausbildung mit Anwendungen, die im Vorfeld mit den Schülern auf Lasagne oder Keras je nach pädagogischer Gruppe beschlossen wurden.

Pädagogische Methode: Präsentation, Austausch und Fallstudien.

Die künstliche Intelligenz hat nach der Umwälzung zahlreicher wissenschaftlicher Bereiche begonnen, eine große Anzahl von Wirtschaftssektoren (Industrie, Medizin, Kommunikation usw.) zu revolutionieren. Dennoch ist ihre Darstellung in den großen Medien oft ein Phantasieprodukt, das weit von dem entfernt ist, was die Bereiche Machine Learning oder Deep Learning tatsächlich sind. Ziel dieses Kurses ist es, Ingenieuren, die sich bereits mit Informatikwerkzeugen (einschließlich Softwareprogrammierung) auskennen, eine Einführung in die Deep Learning und ihre verschiedenen Fachgebiete und damit in die wichtigsten Netzwerkarchitekturen zu geben, die es heute gibt. Während die mathematischen Grundlagen während des Kurses wiederholt werden, wird für die Bequemlichkeit ein Mathematikniveau vom Typ BAC+2 empfohlen. Es ist absolut möglich, die mathematische Achse auszulassen, um nur eine "System"-Sicht zu behalten, aber dieser Ansatz wird Ihr Verständnis des Themas enorm einschränken.