Machine Learning for Robotics 교육 과정

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 항공 로봇 개념과 도구를 탐색하여 항공 차량을 설계, 개발 및 테스트하려는 엔지니어와 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 항공로봇공학의 기본을 이해한다.
• UAV 및 쿼드로터를 모델링하고 설계합니다.
• 비행 제어 및 모션 계획의 기본 사항에 대해 알아보세요.
• 항공 로봇 공학을 위한 다양한 시뮬레이션 도구를 사용하는 방법을 알아보세요.

이 강사가 진행하는 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 UAS의 기본을 이해하고 다양한 산업의 계획, 운영, 관리 및 분석에 드론 기술을 적용하려는 모든 사람을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• UAV 및 드론에 대한 기본 지식을 얻으세요.
• 다양한 요구 사항을 충족하는 적합한 UAV를 찾기 위해 드론 분류 및 용도에 대해 알아보세요.
• 드론의 편리한 작동을 위한 배송 옵션 및 규정을 평가합니다.
• 드론 기술 사용의 위험과 윤리를 이해합니다.
• 다른 기술과의 통합을 포함하여 UAV의 미래 용도와 기능을 살펴보세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 농업용 데이터 수집 및 분석 최적화에 항공 로봇 공학을 적용하려는 농업 기술자, 연구원 및 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 드론 기술 및 관련 규정을 이해한다.
• 농업 및 농업 방법을 개선하기 위해 작물 데이터를 수집, 처리 및 분석하기 위해 드론을 배포합니다.

강사가 진행하는 이 대한민국 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 무인 드론을 설계 및 개발하려는 개발자와 기술 인력을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 적합한 개발 환경을 설정합니다.
• 드론 프로그래밍에 적합한 도구를 선택하고 적용하세요.
• 펌웨어, 미들웨어 및 API 스택을 이해하고 구성합니다.
• 드론 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 코드를 테스트하고 디버그합니다.

강사가 진행하는 이 대한민국 실시간 교육에서 참가자는 로봇 공학 시각화 및 시뮬레이션 도구를 사용하여 로봇 공학 프로젝트에 ROS을 사용하는 방법을 배우게 됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• ROS의 기본을 이해합니다.
• ROS을 사용하여 기본 로봇 공학 프로젝트를 생성하는 방법을 알아봅니다.
• 시뮬레이션 및 시각화 도구를 포함하여 다양한 로봇공학 도구를 사용하는 방법을 알아보세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 ROS을 사용하여 [0을 사용하여 모바일 로봇을 프로그래밍하는 방법을 배우고자 하는 초급~중급 및 잠재적으로 고급 수준의 로봇 공학 개발자를 대상으로 합니다. ].

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• ROS, Python 및 모바일 로봇 플랫폼을 포함하는 개발 환경을 설정합니다.
• Python을 사용하여 ROS 노드, 주제, 서비스 및 작업을 생성하고 실행합니다.
• ROS 도구 및 유틸리티를 사용하여 ROS 애플리케이션을 모니터링하고 디버깅합니다.
• ROS 패키지와 라이브러리를 사용하여 모바일 로봇에 대한 일반적인 작업을 수행합니다.
• ROS을 다른 프레임워크 및 도구와 통합합니다.
• ROS 애플리케이션 문제 해결 및 디버깅.

스마트 로봇은 인공 지능 (AI) 시스템으로 환경과 경험으로부터 배우고 그 지식에 기반한 기능을 구축 할 수 있습니다 스마트 로봇은 인간과 협력하고, 함께 일하고 자신의 행동을 학습 할 수 있습니다 또한, 그들은 육체 노동뿐만 아니라인지 적 업무를위한 역량을 갖추고 있습니다 물리적 로봇뿐만 아니라 스마트 로봇은 전적으로 움직이는 부분이 없거나 물리적 상호 작용이없는 소프트웨어 응용 프로그램으로 컴퓨터에 상주하는 순수 소프트웨어 기반 일 수 있습니다 강사가 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 다양한 유형의 기계식 스마트 로봇 프로그래밍을위한 다양한 기술, 프레임 워크 및 기술을 학습 한 다음이 지식을 적용하여 자체 Smart Robot 프로젝트를 완성합니다 이 과정은 4 개 섹션으로 나누어 각각 3 일 간의 강의, 토론 및 실제 랩 환경에서의 손자 로봇 개발로 구성됩니다 각 섹션은 참가자들이 습득 한 지식을 연습하고 시연 할 수있는 실용적인 손자 프로젝트로 마무리됩니다 이 코스의 타겟 하드웨어는 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 3D로 시뮬레이션됩니다 ROS (로봇 운영 체제) opensource 프레임 워크, C ++ 및 Python이 로봇 프로그래밍에 사용됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 로봇 기술에 사용되는 핵심 개념 이해 로봇 시스템에서 소프트웨어와 하드웨어 간의 상호 작용을 이해하고 관리합니다 스마트 로봇을 뒷받침하는 소프트웨어 구성 요소 이해 및 구현 목소리를 통해 인간을보고, 감지하고, 처리하고, 파악하고, 탐색하고, 상호 작용할 수있는 시뮬레이트 된 기계식 스마트 로봇을 제작하고 작동합니다 심층 학습을 통해 스마트 로봇의 복잡한 작업 수행 능력 확장 현실적인 시나리오에서 Smart Robot 테스트 및 문제 해결 청중 개발자 엔지니어 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 이 코스의 모든 부분 (프로그래밍 언어, 로봇 모델 등)을 사용자 정의하려면 Google에 문의하여 준비하십시오 .

Azure Bot Service는 Microsoft Bot Framework 및 Azure 기능을 결합하여 지능형 로봇을 신속하게 개발할 수 있도록합니다.

이 강사가 진행하는 실제 교육에서 참가자는 Microsoft Azure 사용하여 지능형 봇을 쉽게 만드는 방법을 배웁니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• 지능형 봇의 기본 원리 알아보기
• 클라우드 애플리케이션을 사용하여 지능형 로봇을 만드는 방법 알아보기
• Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK 및 Azure Bot 서비스를 사용하는 방법 이해
• 봇 패턴을 사용하여 봇을 디자인하는 방법 이해
• Microsoft Azure 사용하여 최초의 지능형 봇 개발

청중

• 개발자
• 애호가
• 엔지니어
• IT 전문가

과정 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

봇 또는 챗봇은 다양한 메시징 플랫폼에서 사용자 상호 작용을 자동화하고 사용자가 다른 사람과 대화할 필요 없이 작업을 더 빠르게 완료하는 데 사용되는 컴퓨터 도우미와 같습니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 봇 개발 도구 및 프레임워크를 사용하여 샘플 챗봇을 생성하는 과정을 단계별로 진행하면서 봇 개발을 시작하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 봇의 다양한 용도와 애플리케이션 이해
• 봇 개발의 전체 프로세스 이해
• 봇 구축에 사용되는 다양한 도구와 플랫폼을 살펴보세요.
• Facebook 메신저용 샘플 챗봇 구축
• Microsoft Bot Framework를 사용하여 샘플 챗봇 구축

청중

• 자신만의 봇을 만드는 데 관심이 있는 개발자

코스의 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 고강도 실습

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 메카트로닉 시스템에 인공 지능을 적용하는 방법을 배우려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 인공 지능, 기계 학습, 전산 지능에 대한 개요를 살펴보세요.
• 신경망의 개념과 다양한 학습 방법을 이해합니다.
• 실제 문제에 대해 인공지능 접근 방식을 효과적으로 선택하세요.
• 메카트로닉 엔지니어링에 AI 애플리케이션을 구현합니다.

H2O AutoML is an artificial intelligence platform that automates the process of building, selecting and optimizing large numbers of machine learning models.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use H2O AutoML to automate the process of building and selecting the best machine learning algorithm and parameters.

By the end of this training, participants will be able to:

• Automate the machine learning workflow.
• Automatically train and tune many machine learning models within a specified time range.
• Train stacked ensembles to arrive at highly predictive ensemble models.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Auto-sklearn을 사용하여 기계 학습 모델 선택 및 최적화 프로세스를 자동화하려는 기계 학습 실무자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 매우 효율적인 기계 학습 모델을 훈련하는 프로세스를 자동화합니다.
• 다양한 모델을 선택하고 훈련하고 테스트하는 지루한 작업을 우회하면서 매우 정확한 기계 학습 모델을 구축하세요.
• 머신러닝의 힘을 활용하여 실제 비즈니스 문제를 해결하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 데이터 과학자뿐만 아니라 Auto-Keras을 사용하여 기계 학습 모델 선택 및 최적화 프로세스를 자동화하려는 기술이 부족한 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 매우 효율적인 기계 학습 모델을 훈련하는 프로세스를 자동화합니다.
• 딥 러닝 모델에 가장 적합한 매개변수를 자동으로 검색합니다.
• 매우 정확한 기계 학습 모델을 구축하세요.
• 머신러닝의 힘을 활용하여 실제 비즈니스 문제를 해결하세요.

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Stable Diffusion을 활용하여 다양한 사용 사례에 맞는 고품질 이미지를 생성하려는 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어 및 컴퓨터 비전 연구원을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

Stable Diffusion의 원리와 이것이 이미지 생성에 어떻게 작동하는지 이해합니다. 이미지 생성 작업을 위한 Stable Diffusion 모델을 구축하고 훈련합니다. 인페인팅, 아웃페인팅, 이미지 간 변환 등 다양한 이미지 생성 시나리오에 Stable Diffusion을 적용합니다. Stable Diffusion 모델의 성능과 안정성을 최적화합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 딥 러닝에 대한 지식과 기술을 확장하고자 하는 중급 및 고급 수준의 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어, 딥 러닝 연구자 및 컴퓨터 비전 전문가를 대상으로 합니다. 텍스트-이미지 생성을 위해.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

텍스트-이미지 생성을 위한 고급 딥 러닝 아키텍처와 기술을 이해합니다. 고품질 이미지 합성을 위해 복잡한 모델과 최적화를 구현합니다. 대규모 데이터세트와 복잡한 모델의 성능과 확장성을 최적화합니다. 더 나은 모델 성능과 일반화를 위해 하이퍼파라미터를 조정합니다. Stable Diffusion을 다른 딥 러닝 프레임워크 및 도구와 통합