Fundamentals of Reinforcement Learning 교육 과정

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Deep Learning Agent 생성을 단계별로 진행하면서 Deep Reinforcement Learning의 기본 사항을 배우고자 하는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DeepReinforcement Learning의 핵심 개념을 이해하고 Machine Learning과 구별할 수 있습니다.
• 실제 문제를 해결하기 위해 고급 Reinforcement Learning 알고리즘을 적용합니다.
• 딥러닝 에이전트를 구축하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 조직 내에서 의사 결정을 내리고 실제 문제를 해결할 수 있는 Reinforcement Learning 시스템을 만들고 배포하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Reinforcement Learning과 기계 학습, 딥 러닝, 지도 학습 및 비지도 학습 간의 관계와 차이점을 이해합니다.
• 실제 문제를 분석하고 이를 Reinforcement Learning 문제로 재정의합니다.
• Reinforcement Learning을 사용하여 실제 문제에 대한 솔루션을 구현합니다.
• Reinforcement Learning에서 사용할 수 있는 다양한 알고리즘을 이해하고 당면한 문제에 가장 적합한 알고리즘을 선택하세요.

이것은 5 일 동안 Data Science 및 AI를 소개합니다.

이 과정은 Python 을 사용한 예제 및 연습과 함께 제공됩니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI를 사용하여 귀중한 고객 통찰력을 통해 디지털 마케팅 전략을 향상시키려는 마케팅 담당자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AI 소프트웨어를 활용하여 브랜드가 사용자와 연결되는 방식을 개선하세요.
• 챗봇을 사용하여 사용자 경험을 최적화하세요.
• 작업 자동화를 통해 생산성과 수익을 높입니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 인공 지능의 기본 사항을 배우고 조직의 AI 프로젝트를 관리하려는 관리자와 비즈니스 리더를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 AI를 기술 수준에서 이해하고 조직의 데이터와 리소스를 활용하여 AI 프로젝트를 성공적으로 관리할 수 있는 전략을 세울 수 있습니다.

강사가 진행하는 이 대한민국 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 기본 AI 방법을 통해 로봇을 프로그래밍하고 제작하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 로봇이 주변 환경에서 움직이는 물체를 찾을 수 있도록 필터(칼만 및 입자)를 구현합니다.
• 검색 알고리즘과 동작 계획을 구현합니다.
• 환경 내에서 로봇의 움직임을 조절하기 위해 PID 제어를 구현합니다.
• 로봇이 알려지지 않은 환경을 매핑할 수 있도록 SLAM 알고리즘을 구현합니다.

대한민국(온사이트 또는 현장)에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육은 AI의 개념과 AI를 효과적이고 책임감 있게 사용하는 방법을 배우고 이해하고자 하는 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

Artificial Intelligence (AI)의 개념을 배웁니다. AI의 한계와 위험을 이해하고 책임감 있게 사용하십시오. 실제 시나리오에서 AI를 효과적으로 사용하는 방법을 알아보세요.

강사가 진행하는 대한민국 실시간 교육(온라인 또는 현장)에서 참가자는 원자력 기술 및 환경 시스템 분야에서 사용할 다양한 유형의 로봇을 프로그래밍하기 위한 다양한 기술, 프레임워크 및 기술을 배우게 됩니다.

6주 과정은 주 5일 진행됩니다. 매일 4시간 동안 진행되며 라이브 랩 환경에서 강의, 토론, 실습 로봇 개발로 구성됩니다. 참가자들은 습득한 지식을 실습하기 위해 자신의 업무에 적용할 수 있는 다양한 실제 프로젝트를 완료하게 됩니다.

이 과정의 대상 하드웨어는 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 3D로 시뮬레이션됩니다. ROS(로봇 운영 체제) 오픈 소스 프레임워크인 C++ 및 Python이 로봇 프로그래밍에 사용됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 로봇 기술에 사용되는 주요 개념을 이해합니다.
• 로봇 시스템의 소프트웨어와 하드웨어 간의 상호 작용을 이해하고 관리합니다.
• 로봇 공학을 뒷받침하는 소프트웨어 구성 요소를 이해하고 구현합니다.
• 음성을 통해 인간을 보고, 감지하고, 처리하고, 탐색하고, 상호 작용할 수 있는 시뮬레이션된 기계 로봇을 구축하고 작동하십시오.
• 스마트 로봇을 구축하는데 적용 가능한 인공지능(머신러닝, 딥러닝 등)의 필수 요소를 이해합니다.
• 로봇이 환경에서 움직이는 물체를 찾을 수 있도록 필터(Kalman 및 Particle)를 구현합니다.
• 검색 알고리즘과 동작 계획을 구현합니다.
• 환경 내에서 로봇의 움직임을 조절하기 위해 PID 제어를 구현합니다.
• 로봇이 알려지지 않은 환경을 매핑할 수 있도록 SLAM 알고리즘을 구현합니다.
• Deep Learning을 통해 로봇의 복잡한 작업 수행 능력을 확장합니다.
• 현실적인 시나리오에서 로봇을 테스트하고 문제를 해결하세요.

강사가 진행하는 대한민국 실시간 교육(온라인 또는 현장)에서 참가자는 원자력 기술 및 환경 시스템 분야에서 사용할 다양한 유형의 로봇을 프로그래밍하기 위한 다양한 기술, 프레임워크 및 기술을 배우게 됩니다.

4주 과정은 주 5일 진행됩니다. 매일 4시간 동안 진행되며 라이브 랩 환경에서 강의, 토론, 실습 로봇 개발로 구성됩니다. 참가자들은 습득한 지식을 실습하기 위해 자신의 업무에 적용할 수 있는 다양한 실제 프로젝트를 완료하게 됩니다.

이 과정의 대상 하드웨어는 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 3D로 시뮬레이션됩니다. 그런 다음 코드는 최종 배포 테스트를 위해 물리적 하드웨어(Arduino 또는 기타)에 로드됩니다. ROS(로봇 운영 체제) 오픈 소스 프레임워크인 C++ 및 Python이 로봇 프로그래밍에 사용됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 로봇 기술에 사용되는 주요 개념을 이해합니다.
• 로봇 시스템의 소프트웨어와 하드웨어 간의 상호 작용을 이해하고 관리합니다.
• 로봇 공학을 뒷받침하는 소프트웨어 구성 요소를 이해하고 구현합니다.
• 음성을 통해 인간을 보고, 감지하고, 처리하고, 탐색하고, 상호 작용할 수 있는 시뮬레이션된 기계 로봇을 구축하고 작동하십시오.
• 스마트 로봇을 구축하는데 적용 가능한 인공지능(머신러닝, 딥러닝 등)의 필수 요소를 이해합니다.
• 로봇이 환경에서 움직이는 물체를 찾을 수 있도록 필터(Kalman 및 Particle)를 구현합니다.
• 검색 알고리즘과 동작 계획을 구현합니다.
• 환경 내에서 로봇의 움직임을 조절하기 위해 PID 제어를 구현합니다.
• 로봇이 알려지지 않은 환경을 매핑할 수 있도록 SLAM 알고리즘을 구현합니다.
• 현실적인 시나리오에서 로봇을 테스트하고 문제를 해결하세요.

This is a classroom based training session in a presentation and Q&A format

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI가 검색 엔진에 미치는 영향을 이해하고, Bing AI의 기능을 탐색하고, 챗봇에 대해 배우고자 하는 디지털 마케팅 담당자, 콘텐츠 제작자 및 개발자를 대상으로 합니다. 기술과 그 응용.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Bing AI의 원리와 이점을 이해합니다.
• Bing 및 해당 애플리케이션 내에서 AI 기반 기능을 식별합니다.
• Bing AI를 활용하여 검색 결과와 사용자 경험을 향상하세요.
• 검색 엔진 최적화(SEO) 및 콘텐츠 제작에서 AI의 잠재력을 평가합니다.
• Bing AI Chatbot을 포함한 챗봇 기술과 해당 애플리케이션을 살펴보세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 IBM Cloud Pak을 사용하여 AI 솔루션에 사용할 데이터를 준비하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Cloud Pak for Data를 설치하고 구성합니다.
• 데이터 수집, 구성 및 분석을 통합합니다.
• Cloud Pak for Data를 다양한 서비스와 통합하여 일반적인 비즈니스 문제를 해결하세요.
• AI 솔루션 개발 시 팀원과 협업하기 위한 워크플로를 구현합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 지능형 운전의 기본 사항과 이를 실제 시나리오에 적용하는 방법을 배우고자 하는 초급부터 중급 개발자 및 설계자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AI의 기본 개념과 원리를 설명하고, 운전에 어떻게 적용할 수 있는지 설명합니다.
• 지능형 운전 시스템의 아키텍처와 구성 요소를 이해합니다.
• 다양한 설계 분야에서 복합 주행 모델을 생성하고 시각화합니다.
• 모델 내에서 문제와 피드백을 전달하고 주석을 답니다.
• 운전 시나리오 간 충돌 감지 및 해결을 수행합니다.
• 운전 일정과 비용을 시뮬레이션하고 제어합니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 AI 기반 소프트웨어 테스트 환경을 원하는 소프트웨어 테스터를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AI를 사용하여 단위 테스트 생성 및 매개변수화를 자동화합니다.
• 실제 사용 사례에 기계 학습 학습을 적용합니다.
• AI를 사용하여 API 테스트 생성 및 유지 관리를 자동화하세요.
• 기계 학습 방법을 사용하여 Selenium 테스트 실행을 자가 복구합니다.

이 과정은 OptaPlanner 를 가르치기위한 실질적인 접근법을 사용합니다. 참가자들에게이 도구의 기본 기능을 수행하는 데 필요한 도구를 제공합니다.