Robotics에 대한 기계 학습 교육 과정

이 강사는 현장 또는 온라인에서 데이터 과학자와 소프트웨어 엔지니어가 AdaBoost를 사용하여 Python으로 머신러닝을 위한 부스팅 알고리즘을 구축하기를 원하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AdaBoost를 사용하여 머신러닝 모델을 구축하기 위해 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 앙상블 학습 접근 방식과 적응적 부스팅을 구현하는 방법을 이해합니다.
• AdaBoost 모델을 구축하여 Python에서 머신러닝 알고리즘을 부스팅하는 방법을 학습합니다.
• 하이퍼파라미터 튜닝을 사용하여 AdaBoost 모델의 정확도와 성능을 높입니다.

드론과 광학측량은 이제 고정밀 인프라 감시에서 필수적인 도구입니다. 고급 지형측량 원칙, 실시간 모델링, 고정밀 드론 매핑을 통합함으로써, 전문가들은 건설 환경에서 더 깊은 통찰력, 정확성, 생산성을 달성할 수 있습니다.

이 강사는 중간 수준에서 고급 수준의 전문가들을 대상으로 하며, 고급 드론 및 광학측량 워크플로우를 적용하여 지형측량 제어 및 고정밀 매핑 기술을 복잡한 인프라 프로젝트에 적용하고자 하는 이들을 대상으로 합니다.

이 강의를 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• RTK/PPK 워크플로우와 지면 제어 보정 및 고급 광학측량 방법을 적용합니다.
• 대규모 인프라 현장에서 지형측량 참조 시스템 및 투영을 통합합니다.
• 복잡한 지형 및 인프라 기하학에 맞춘 정밀 비행 임무를 설계합니다.
• GIS 소프트웨어를 사용하여 광학측량 데이터를 구조 건강, 변형, 준수 추적에 분석합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 고급 연습 및 실세계 사례 연구.
• 드론 데이터 및 모델링 도구를 사용한 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의의 맞춤형 교육을 신청하려면, 배치를 위해 저희에 문의하세요.

이 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝은 대한민국(온라인 또는 오프라인)에서 다양한 항공 로봇 공학 개념과 도구를 탐색하여 항공 차량을 설계, 개발, 테스트하고자 하는 엔지니어와 개발자를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다.

• 항공 로봇 공학의 기본을 이해합니다.
• UAV와 쿼드로터를 모델링하고 설계합니다.
• 비행 제어와 운동 계획의 기본을 배우게 됩니다.
• 항공 로봇 공학을 위한 다양한 시뮬레이션 도구를 배우게 됩니다.

아르두파일럿은 드론, 로버, 기타 무인 차량을 위한 오픈 소스 자동 조종 소프트웨어 패키지입니다. 이는 자율 내비게이션, 지상국과 실시간 통신, ROS2와 같은 로봇 중재 소프트웨어와의 통합 등 고급 기능을 제공합니다.

이 강의는 무인 항공기(UAV)를 아르두파일럿을 사용하여 설계, 프로그래밍, 테스트하는 데 관심이 있는 중간 수준 개발자 및 기술 전문가를 위한 인스트럭터 리드, 라이브(온라인 또는 현장) 교육입니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 작업을 수행할 수 있을 것입니다:

• 아르두파일럿의 완전한 개발 환경을 설정합니다.
• UAV 제어를 위한 펌웨어, 미들웨어 및 MAVLink API를 구성합니다.
• SITL 시뮬레이션을 사용하여 드론 행동을 안전하게 테스트하고 디버깅합니다.
• 아르두파일럿을 ROS2로 확장하고 외부 도구나 센서와 통합합니다.
• 자율 비행 논리를 개발하고 끝에서 끝까지 UAV 임무를 실행합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 많은 연습과 연습
• 라이브-랩 환경에서 직접 구현

강의 맞춤화 옵션

• 이 교육은 오픈 소스 자동 조종 소프트웨어인 아르두파일럿에 기반을 두고 있습니다. 이 강의를 맞춤화하여 교육을 요청하려면 문의하여 조치해 주세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Auto-Keras을 사용하여 머신 러닝 모델을 선택하고 최적화하는 과정을 자동화하려는 데이터 과학자는 물론 기술 수준이 낮은 사람을 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 고효율 머신 러닝 모델의 훈련 과정을 자동화합니다.
• 딥 러닝 모델에 가장 적합한 매개변수를 자동으로 검색합니다.
• 정확도가 높은 머신러닝 모델을 구축합니다.
• 머신러닝의 힘을 활용해 실제 비즈니스 문제를 해결하세요.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 진행되는 라이브 강좌로, 머신러닝 배경이 있는 기술적 참가자들이 AutoML 프레임워크를 활용하여 빅데이터에서 복잡한 패턴을 탐지하기 위한 모델을 최적화하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 DataRobot의 머신 러닝 기능을 사용하여 예측 모델을 자동화, 평가 및 관리하려는 데이터 과학자와 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DataRobot에 데이터 세트를 로드하여 데이터를 분석, 평가 및 품질 확인합니다.
• 중요한 변수를 식별하고 예측 목표를 달성하기 위한 모델을 구축하고 훈련합니다.
• 모델을 해석하여 비즈니스 결정에 유용한 귀중한 통찰력을 얻습니다.
• 최적화된 예측 성능을 유지하기 위해 모델을 모니터링하고 관리합니다.

이 강사는 주도하는 실시간 교육 (대한민국에서 온라인 또는 현장에서)은 UAS의 기초를 이해하고, 다양한 산업에서 드론 기술을 계획, 운영, 관리 및 분석에 활용하길 원하는 모든 사람을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 드론과 UAV의 기초 지식을 획득합니다.
• 다양한 용도에 적합한 UAV를 찾기 위해 드론 분류와 용도를 알아봅니다.
• 드론 운영의 편리성을 위해 배송 옵션과 규제를 평가합니다.
• 드론 기술 사용의 위험과 윤리를 이해합니다.
• 다른 기술과 통합을 포함한 UAV의 미래 용도와 역량을 탐구합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 건설 프로젝트에서 인프라 감독을 위해 드론과 사진 측량 기술을 사용하는 방법을 배우고자 하는 초급에서 중급 수준의 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 드론과 사진측량법의 기본을 이해합니다.
• 건설 현장을 위한 드론 비행 계획을 개발하고 실행합니다.
• 사진측량 추적을 수행하고 자세한 지도와 3D 모델을 만듭니다.
• 사진 측량 데이터를 활용해 인프라 감독 및 문제 감지를 실시합니다.
• 드론 기술을 적용하여 건설 현장의 안전과 효율성을 개선하세요.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행되는 이 강사 주도의 실시간 교육은 농업 기술자, 연구원, 공학자를 대상으로 하며, 항공 로봇 기술을 활용하여 농업에서 데이터 수집 및 분석을 최적화하는 방법을 배울 수 있습니다.

이 교육 과정을 마치면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 드론 기술과 관련 법규를 이해합니다.
• 드론을 활용하여 작물 데이터를 수집, 처리, 분석하여 농업 및 축산 방법을 개선할 수 있습니다.

Evo Max 4T는 고급 공중 작동, 검사 및 데이터 수집을 위한 전문급 드론입니다.

이 강사는 초보자 수준에서 중간 수준의 운영자에게 Evo Max 4T를 안전하고 효과적으로 사용하여 전문적인 응용 프로그램에 사용하고 공식 인증에 대비할 수 있도록 돕습니다. 온라인으로 또는 현장에서 진행됩니다.

이 훈련을 마친 후, 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Evo Max 4T 드론의 기술 사양 및 작동 방식을 이해합니다.
• 공중 활동에서 작동 안전 절차를 적용합니다.
• 현재의 AAC 및 현지 드론 규정을 준수합니다.
• 효율적이고 안전한 드론 작동에 대한 최선의 관행을 구현합니다.
• 이론 및 실습 훈련을 통해 인증/자격증 준비합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 드론 장비 및 시뮬레이터로 직접 연습합니다.
• 실제 비행 시나리오와 실제 연습.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화한 교육을 요청하려면, 연락하여 조율하세요.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 개발자가 Google의 ML Kit을 사용하여 모바일 장치에서 최적화된 머신 러닝 모델을 구축하기 위해 설계된 라이브 교육입니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 모바일 앱의 머신 러닝 기능을 개발하기 위해 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• ML Kit API를 사용하여 Android와 iOS 앱에 새로운 머신 러닝 기술을 통합합니다.
• ML Kit SDK를 사용하여 디바이스에서 처리 및 배포를 최적화하고 기존 앱을 향상시킵니다.

이 강사 주도의 라이브 트레이닝 (온라인 또는 현장) 은 대규모 데이터셋에 대해 Random Forest를 사용하여 머신러닝 알고리즘을 구축하고자 하는 데이터 과학자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Random Forest로 머신러닝 모델을 구축하기 위한 개발 환경을 설정합니다.
• Random Forest의 장점과 분류 및 회귀 문제를 해결하기 위해 구현하는 방법을 이해합니다.
• 대규모 데이터셋을 처리하고 Random Forest의 여러 결정 트리를 해석하는 방법을 학습합니다.
• 하이퍼파라미터를 튜닝하여 머신러닝 모델 성능을 평가하고 최적화합니다.

이 강사 주도의 실시간 훈련은 대한민국에서 참여자들이 로봇 시각화 및 시뮬레이션 도구를 사용하여 ROS를 자신의 로보틱스 프로젝트에 적용하는 방법을 배우게 됩니다.

이 훈련이 끝나면, 참여자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• ROS의 기초를 이해합니다.
• ROS를 사용하여 기본 로보틱스 프로젝트를 만드는 방법을 배웁니다.
• 시뮬레이션 및 시각화 도구를 포함한 다양한 로봇 관련 도구를 사용하는 방법을 배웁니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 초급부터 중급, 그리고 잠재적으로 고급 수준의 로봇 개발자를 대상으로 하며, Python을 사용하여 ROS로 모바일 로봇을 프로그래밍하는 방법을 배우고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• ROS, Python 및 모바일 로봇 플랫폼을 포함한 개발 환경을 설정합니다.
• Python을 사용하여 ROS 노드, 토픽, 서비스, 액션을 생성하고 실행합니다.
• ROS 도구와 유틸리티를 사용하여 ROS 애플리케이션을 모니터링하고 디버깅합니다.
• 모바일 로봇용 일반적인 작업을 수행하기 위해 ROS 패키지와 라이브러리를 사용합니다.
• ROS를 다른 프레임워크 및 도구와 통합합니다.
• ROS 애플리케이션의 트러블슈팅과 디버깅을 수행합니다.