Artificial Intelligence (AI) for Mechatronics Treningskurs

Dette kurset dekker AI (emphasizing Machine Learning og Deep Learning) i Automotive Industri. Det bidrar til å bestemme hvilken teknologi som kan (potentielt) brukes i flere situasjoner i en bil: fra enkel automatisering, bildeoppdagelse til selvstendig beslutningstaking.

Dette kurset er laget for ledere, løsningsarkitekter, innovasjonsansvarlige, CTOer, programvarearkitekter og alle som er interessert i en oversikt over anvendt kunstig intelligens og nærmeste prognose for utviklingen.

This instructor-led, live training in Norge (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.

Artificial Neural Network er en beregningsdatamodell som brukes i utviklingen av Artificial Intelligence (AI) systemer som er i stand til å utføre "intelligente" oppgaver. Neural Networks brukes ofte i Machine Learning (ML) applikasjoner, som i seg selv er en implementering av AI. Deep Learning er en undergruppe av ML.

Dette er et 4-dagers kurs som introduserer AI og dens applikasjon. Det er en mulighet for å ha en ekstra dag til å gjennomføre et AI-prosjekt etter fullføring av dette kurset.

Dette er et 4-dagers kurs som introduserer AI og applikasjonen som bruker programmeringsspråket Python. Det er en mulighet for å ha en ekstra dag til å gjennomføre et AI-prosjekt etter fullføring av dette kurset.

This instructor-led, live training in Norge (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.

Azure Bot Service kombinerer kraften i Microsoft Bot Framework og Azure funksjoner for å muliggjøre rask utvikling av intelligente roboter.

I denne instruktørledede, liveopplæringen, vil deltakerne lære hvordan de enkelt kan lage en intelligent bot ved hjelp av Microsoft Azure

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Lær grunnleggende om intelligente roboter
• Lær hvordan du lager intelligente roboter ved hjelp av skylpplikasjoner
• Forstå hvordan du bruker Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK og Azure Bot Service
• Forstå hvordan du designer bots ved hjelp av botmønstre
• Utvikle deres første intelligente bot ved å bruke Microsoft Azure

Publikum

• Utviklere
• amatører
• ingeniører
• IT-fagfolk

Kursets format

• Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse

Artificial Neural Network er en beregningsmessig datamodell som brukes i utviklingen av Artificial Intelligence (AI) systemer som er i stand til å utføre "intelligente" oppgaver. Neural Networks brukes ofte i Machine Learning (ML) applikasjoner, som i seg selv er en implementering av AI. Deep Learning er en undergruppe av ML.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot forskere og utviklere som ønsker å bruke Chainer til å bygge og trene nevrale nettverk i Python samtidig som koden er enkel å feilsøke.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å utvikle nevrale nettverksmodeller.
• Definer og implementer nevrale nettverksmodeller ved å bruke en forståelig kildekode.
• Utfør eksempler og modifiser eksisterende algoritmer for å optimalisere treningsmodeller for dyp læring mens du utnytter GPUer for høy ytelse.

This instructor-led, live training in Norge (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.

En bot eller chatbot er som en dataassistent som brukes til å automatisere brukerinteraksjoner på ulike meldingsplattformer og få ting gjort raskere uten at brukerne trenger å snakke med et annet menneske.

I denne instruktørledede, live-opplæringen vil deltakerne lære hvordan de kan komme i gang med å utvikle en bot når de går gjennom opprettelsen av eksempelchatboter ved å bruke robotutviklingsverktøy og -rammeverk.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de forskjellige brukene og bruksområdene til roboter
• Forstå hele prosessen med å utvikle roboter
• Utforsk de forskjellige verktøyene og plattformene som brukes til å bygge roboter
• Bygg en prøve chatbot for Facebook Messenger
• Bygg en prøve chatbot ved å bruke Microsoft Bot Framework

Publikum

• Utviklere som er interessert i å lage sin egen bot

Format på kurset

• Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og dataforskere som ønsker å lære det grunnleggende om Deep Reinforcement Learning mens de går gjennom opprettelsen av en Deep Learning Agent.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå nøkkelbegrepene bak Deep Reinforcement Learning og være i stand til å skille det fra Machine Learning.
• Bruk avanserte Reinforcement Learning algoritmer for å løse problemer i den virkelige verden.
• Bygg en Deep Learning Agent.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot deltakere på middels nivå som ønsker å forbedre ferdighetene sine i å designe, programmere og distribuere intelligente robotsystemer for automatisering og utover.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene til Physical AI og dens anvendelser innen robotikk og automatisering.
• Design og programmer intelligente robotsystemer for dynamiske miljøer.
• Implementer AI-modeller for autonom beslutningstaking i roboter.
• Utnytt simuleringsverktøy for robottesting og optimalisering.
• Ta tak i utfordringer som sensorfusjon, sanntidsbehandling og energieffektivitet.

En smart robot er et kunstig intelligens (AI)-system som kan lære av miljøet og erfaringen og bygge videre på sine evner basert på denne kunnskapen. Smart Robots kan samarbeide med mennesker, jobbe sammen med dem og lære av deres oppførsel. Videre har de kapasitet til ikke bare manuelt arbeid, men også kognitive oppgaver. I tillegg til fysiske roboter, kan Smart Robots også være rent programvarebasert, som ligger i en datamaskin som en programvareapplikasjon uten bevegelige deler eller fysisk interaksjon med verden.

I denne instruktørledede, live-opplæringen vil deltakerne lære de forskjellige teknologiene, rammeverket og teknikkene for programmering av forskjellige typer mekaniske Smart Robots, og deretter bruke denne kunnskapen for å fullføre sine egne Smart Robot-prosjekter.

Kurset er delt inn i 4 seksjoner, som hver består av tre dager med forelesninger, diskusjoner og praktisk robotutvikling i et levende labmiljø. Hver seksjon avsluttes med et praktisk praktisk prosjekt for å la deltakerne øve og demonstrere sin tilegnete kunnskap.

Målmaskinvaren for dette kurset vil bli simulert i 3D gjennom simuleringsprogramvare. ROS (Robot Operating System) åpen kildekode-rammeverket, C++ og Python vil bli brukt til å programmere robotene.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Forstå nøkkelbegrepene som brukes i robotteknologi Forstå og administrere samspillet mellom programvare og maskinvare i et robotsystem Forstå og implementere programvarekomponentene som ligger til grunn Smart Robots Bygg og drift en simulert mekanisk Smart Robot som kan se, sanse, behandle, gripe, naviger og samhandle med mennesker gjennom stemmen Utvid en Smart Robots evne til å utføre komplekse oppgaver gjennom Deep Learning Test og feilsøk en Smart Robot i realistiske scenarier

Publikum

Utviklere Ingeniører

Format på kurset

Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Merk

For å tilpasse noen del av dette kurset (programmeringsspråk, robotmodell, etc.), vennligst kontakt oss for å avtale.