Natural Language Processing (NLP) - AI/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.

대한민국(온사이트 또는 현장)에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육은 NLP 작업에 Hugging Face를 효과적으로 활용하고자 하는 데이터 과학자, 기계 학습 실무자, NLP 연구원 및 애호가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

Hugging Face Transformer 모델을 활용하고 특정 데이터 세트에서 미세 조정합니다. 일반적인 NLP 문제를 독립적으로 해결할 수 있는 능력을 얻으십시오. 모델 데모를 효과적으로 만들고 공유하십시오. 생산을 위한 모델 최적화를 간소화합니다. 광범위한 기계 학습 문제를 해결하기 위해 Hugging Face Transformers를 사용하십시오.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육은 TextBlob을 사용하여 감정 분석, 철자 수정, 텍스트 분류 모델링 등과 같은 NLP 작업을 구현하고 단순화하려는 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 합니다. .

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• TextBlob을 사용하여 NLP 작업 구현을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• TextBlob의 기능, 아키텍처 및 장점을 이해합니다.
• TextBlob을 사용하여 텍스트 분류 시스템을 구축하는 방법을 알아보세요.
• 일반적인 NLP 작업 수행(토큰화, WordNet, 감정 분석, 맞춤법 교정 등)
• 간단한 API와 몇 줄의 코드로 고급 구현을 실행하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Apache Spark를 기반으로 구축된 Spark NLP을 사용하여 자연어 텍스트 처리 모델을 개발, 구현 및 확장하려는 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 합니다. 그리고 파이프라인.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Spark NLP을 사용하여 NLP 파이프라인 구축을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• Spark NLP 사용의 기능, 아키텍처 및 이점을 이해합니다.
• Spark NLP에서 사용할 수 있는 사전 훈련된 모델을 사용하여 텍스트 처리를 구현합니다.
• 프로덕션 등급 프로젝트를 위한 Spark NLP 모델을 구축, 교육 및 확장하는 방법을 알아보세요.
• 실제 사용 사례(임상 데이터, 고객 행동 통찰력 등)에 분류, 추론 및 감정 분석을 적용합니다.

이 과정은 영어로 된 텍스트에서 의미를 추출하는 데 관심이있는 사람들을 대상으로 합니다만 다른 언어에도이 지식을 적용 할 수 있습니다.

이 과정에서는 블로그 게시물, 트윗 등 인간이 작성한 텍스트를 사용하는 방법을 다룹니다.

예를 들어 분석가는 광범위한 데이터 소스를 기반으로 결론에 자동으로 도달하는 알고리즘을 설정할 수 있습니다.

이 과목은 로봇 응용 분야에서의 기계 학습 방법을 소개한다.

그것은 패턴 인식의 맥락에서 기존 방법, 동기 및 주요 아이디어에 대한 폭 넓은 개요입니다.

짧은 이론적 배경 후에 참가자는 오픈 소스 (일반적으로 R) 또는 기타 대중적인 소프트웨어를 사용하여 간단한 운동을 수행합니다.