Artificial Intelligence (AI) for Mechatronics Schulung

Dieser Kurs umfasst AI (emphasizing Machine Learning und Deep Learning) in Automotive Industrie. Es hilft zu bestimmen, welche Technologie (potenziell) in mehreren Situationen in einem Auto verwendet werden kann: von einfacher Automatisierung, Bilderkennung bis hin zu autonomen Entscheidungsfindung.

Dieser Kurs richtet sich an Manager, Lösungsarchitekten, Innovationsbeauftragte, CTOs, Softwarearchitekten und alle, die sich für einen Überblick über angewandte künstliche Intelligenz und die nächsten Prognosen für ihre Entwicklung interessieren.

This instructor-led, live training in Schweiz (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.

Ein künstliches neuronales Netz ist ein Datenmodell, das bei der Entwicklung von Artificial Intelligence (AI) Systemen verwendet wird, die in der Lage sind, "intelligente" Aufgaben auszuführen. Künstliche Neuronale Netze Neural Networks werden häufig in Machine Learning (ML)-Anwendungen verwendet, die ihrerseits eine Implementierung von KI sind. Deep Learning ist eine Teilmenge von ML.

Dies ist ein 4-tägiger Kurs, der in KI und ihre Anwendung einführt. Es besteht die Möglichkeit, nach Abschluss des Kurses einen zusätzlichen Tag für die Durchführung eines KI-Projekts zu nutzen.

Dies ist ein 4-tägiger Kurs zur Einführung in die KI und ihre Anwendung unter Verwendung der Programmiersprache Python. Es besteht die Möglichkeit, nach Abschluss des Kurses einen zusätzlichen Tag für die Durchführung eines KI-Projekts zu nutzen.

This instructor-led, live training in Schweiz (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.

Der Azure Bot-Dienst kombiniert die Funktionen von Microsoft Bot Framework und Azure , um die schnelle Entwicklung intelligenter Bots zu ermöglichen.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit Microsoft Azure auf einfache Weise einen intelligenten Bot erstellen können

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Erlernen Sie die Grundlagen intelligenter Bots
• Erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Cloud-Anwendungen intelligente Bots erstellen
• Verstehen, wie das Microsoft Bot Framework, das Bot Builder SDK und der Azure Bot-Dienst verwendet werden
• Verstehe, wie man Bots mithilfe von Bot-Mustern entwirft
• Entwickeln Sie ihren ersten intelligenten Bot mit Microsoft Azure

Publikum

• Entwickler
• Bastler
• Ingenieure
• IT-Profis

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Das künstliche neuronale Netz ist ein Computerdatenmodell, das bei der Entwicklung von Artificial Intelligence (AI) Systemen Artificial Intelligence (AI) verwendet wird, die "intelligente" Aufgaben ausführen können. Neural Networks werden häufig in ML-Anwendungen ( Machine Learning ) verwendet, bei denen es sich um eine Implementierung von AI handelt. Deep Learning ist eine Teilmenge von ML.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Forscher und Entwickler, die mit Chainer neuronale Netze in Python aufbauen und trainieren wollen und dabei den Code leicht debuggen können.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, um mit der Entwicklung neuronaler Netzmodelle zu beginnen.
• Neuronale Netzmodelle unter Verwendung eines verständlichen Quellcodes zu definieren und zu implementieren.
• Beispiele auszuführen und bestehende Algorithmen zu modifizieren, um Deep-Learning-Trainingsmodelle zu optimieren und dabei GPUs für hohe Leistung zu nutzen.

This instructor-led, live training in Schweiz (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.

Ein Bot oder Chatbot ist eine Art Computerassistent, der dazu dient, Benutzerinteraktionen auf verschiedenen Messaging-Plattformen zu automatisieren und Dinge schneller zu erledigen, ohne dass die Benutzer mit einem anderen Menschen sprechen müssen.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie mit der Entwicklung eines Bots beginnen können, indem sie Schritt für Schritt die Erstellung von Beispiel-Chatbots mit Bot-Entwicklungstools und Frameworks durchlaufen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die verschiedenen Einsatzmöglichkeiten und Anwendungen von Bots zu verstehen
• den gesamten Prozess der Entwicklung von Bots zu verstehen
• die verschiedenen Tools und Plattformen, die bei der Entwicklung von Bots verwendet werden, kennenlernen
• Einen Beispiel-Chatbot für Facebook Messenger erstellen
• Einen Beispiel-Chatbot mit Microsoft Bot Framework erstellen

Zielgruppe

• EntwicklerInnen, die an der Erstellung eines eigenen Bots interessiert sind

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und viel praktische Erfahrung

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Datenwissenschaftler, die die Grundlagen von Deep Reinforcement Learning erlernen möchten, während sie Schritt für Schritt einen Deep Learning Agent erstellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Schlüsselkonzepte hinter Deep Reinforcement Learning verstehen und von Machine Learning unterscheiden können.
• Ausgereifte Reinforcement Learning-Algorithmen zur Lösung realer Probleme anwenden.
• Einen Deep Learning Agent erstellen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer auf mittlerem Niveau, die ihre Fähigkeiten im Entwurf, in der Programmierung und im Einsatz von intelligenten Robotersystemen für die Automatisierung und darüber hinaus verbessern möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die Prinzipien von Physical AI und seine Anwendungen in der Robotik und Automatisierung zu verstehen.
• Intelligente Robotersysteme für dynamische Umgebungen entwerfen und programmieren.
• KI-Modelle für autonome Entscheidungsfindung in Robotern zu implementieren.
• Nutzung von Simulationswerkzeugen für die Prüfung und Optimierung von Robotern.
• Bewältigung von Herausforderungen wie Sensor-Fusion, Echtzeitverarbeitung und Energieeffizienz.

Ein intelligenter Roboter ist ein Artificial Intelligence (AI) System, das aus seiner Umgebung und seinen Erfahrungen lernen und seine Fähigkeiten auf der Grundlage dieses Wissens ausbauen kann. Ein intelligenter Roboter Smart Robots kann mit Menschen zusammenarbeiten, ihnen zur Seite stehen und von ihrem Verhalten lernen. Darüber hinaus können sie nicht nur manuelle Arbeiten, sondern auch kognitive Aufgaben übernehmen. Neben physischen Robotern können Smart Robots auch rein softwarebasiert sein und als Softwareanwendung ohne bewegliche Teile oder physische Interaktion mit der Welt in einem Computer installiert sein.

In dieser von einem Kursleiter geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer die verschiedenen Technologien, Frameworks und Techniken für die Programmierung verschiedener Arten von mechanischen Smart Robots Robotern kennen und wenden dieses Wissen anschließend an, um ihre eigenen Smart Robot-Projekte zu realisieren.

Der Kurs ist in vier Abschnitte unterteilt, die jeweils aus drei Tagen mit Vorträgen, Diskussionen und praktischer Roboterentwicklung in einer Live-Laborumgebung bestehen. Jeder Abschnitt wird mit einem praktischen Projekt abgeschlossen, in dem die Teilnehmer ihr erworbenes Wissen anwenden und demonstrieren können.

Die Zielhardware für diesen Kurs wird mit Hilfe einer Simulationssoftware in 3D simuliert. Für die Programmierung der Roboter werden die Open-Source-Frameworks ROS (Robot Operating System), C++ und Python verwendet.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die Schlüsselkonzepte der Robotertechnologien zu verstehen
• die Interaktion zwischen Software und Hardware in einem Robotersystem zu verstehen und zu steuern
• die Softwarekomponenten zu verstehen und zu implementieren, die Smart Robots zugrunde liegen
• einen simulierten mechanischen Smart Robot zu bauen und zu betreiben, der sehen, erkennen, verarbeiten, greifen, navigieren und mit Menschen durch Sprache interagieren kann
• Erweiterung der Fähigkeit eines intelligenten Roboters zur Ausführung komplexer Aufgaben durch Deep Learning
• Testen Sie einen Smart Robot in realistischen Szenarien und führen Sie eine Fehlerbehebung durch.

Zielgruppe

• Entwickler
• Ingenieure

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Hinweis

• Wenn Sie einen Teil dieses Kurses anpassen möchten (Programmiersprache, Robotermodell usw.), nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf.