Machine Learning for Robotics培訓
本課程介紹機器人應用中的機器學習方法。
它對模式識別背景下的現有方法、動機和主要思想進行了廣泛的概述。
在簡短的理論背景之後,參與者將使用開源(通常是 R)或任何其他流行的軟體進行簡單的練習。
課程簡介
- 回歸
- 概率圖形模型
- 提高
- 內核方法
- 高斯過程
- 評估和模型選擇
- 採樣方法
- 聚類
- CRF
- Random Forest秒
- 非法進口機
最低要求
高中數學、統計學基礎知識
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客戶評論 (1)
I feel I get the core skills I need to understand how the ROS fits together, and how to structure projects in it.
Dan Goldsmith - Coventry University
Course - ROS: Programming for Robotics
相關課程
AdaBoost Python for Machine Learning
14 時間:這種由 講師指導的 澳門 現場培訓(在線或現場)面向希望使用 AdaBoost 構建機器學習提升演算法的數據科學家和軟體工程師 Python。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 設置必要的開發環境,開始使用 AdaBoost 構建機器學習模型。
- 瞭解集成學習方法以及如何實現自適應提升。
- 在 Python 中瞭解如何構建 AdaBoost 模型來提升機器學習演算法。
- 使用超參數優化來提高 AdaBoost 模型的準確性和性能。
Aerial Robotics
21 時間:這種由講師指導的現場培訓在 澳門(在線或現場)進行,面向希望通過探索各種空中機器人概念和工具來設計、開發和測試飛行器的工程師和開發人員。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解空中機器人的基礎知識。
- 建模和設計無人機和四旋翼飛行器。
- 瞭解飛行控制和運動規劃的基礎知識。
- 瞭解如何為航空機器人使用不同的模擬工具。
Drone Programming with ArduPilot
14 時間:這個由 講師指導的 澳門 現場培訓(在線或現場)面向希望設計和開發無人駕駛無人機的開發人員和技術人員。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 設置合適的開發環境。
- 選擇並應用正確的工具來對無人機進行程式設計。
- 瞭解並配置韌體、中間件和 API 堆疊。
- 使用無人機模擬軟體測試和調試他們的代碼。
AutoML with Auto-Keras
14 時間:這種由 澳門 的講師指導式現場培訓(在線或現場)面向數據科學家以及希望使用 Auto-Keras 來自動化選擇和優化機器學習模型過程的技術人員。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 自動執行高效機器學習模型的訓練過程。
- 自動搜索深度學習模型的最佳參數。
- 構建高度準確的機器學習模型。
- 利用機器學習的強大功能解決實際業務問題。
Developing Intelligent Bots with Azure
14 時間:Azure Bot服務結合了Microsoft Bot Framework和Azure功能的強大功能,可實現智能機器人的快速開發。
在這個由講師指導的實時培訓中,參與者將學習如何使用Microsoft Azure輕鬆創建智能機器人
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解智能機器人的基礎知識
- 了解如何使用雲應用程序創建智能機器人
- 了解如何使用Microsoft Bot Framework,Bot Builder SDK和Azure Bot服務
- 了解如何使用bot模式設計機器人
- 使用Microsoft Azure開發他們的第一個智能機器人
聽眾
- 開發商
- 愛好者
- 工程師
- IT專業人士
課程形式
- 部分講座,部分討論,練習和繁重的實踐練習
DataRobot
7 時間:這種由 講師指導的 澳門 現場培訓(在線或現場)面向希望使用 DataRobot 的機器學習功能自動化、評估和管理預測模型的數據科學家和數據分析師。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 在 DataRobot 中載入數據集以分析、評估和品質檢查數據。
- 構建和訓練模型以識別重要變數並滿足預測目標。
- 解釋模型以創建有助於做出業務決策的寶貴見解。
- 監控和管理模型以保持優化的預測性能。
Developing a Bot
14 時間:機器人或聊天機器人就像一個計算機助手,用於在各種消息傳遞平臺上自動進行使用者交互,並更快地完成工作,而無需使用者與另一個人交談。
在這個由講師指導的現場培訓中,參與者將學習如何開始開發機器人,因為他們使用機器人開發工具和框架逐步創建範例聊天機器人。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解機器人的不同用途和應用
- 了解開發機器人的完整過程
- 探索用於構建機器人的不同工具和平臺
- 為 Facebook Messenger 構建示例聊天機器人
- 使用 Microsoft Bot Framework 生成示例聊天機器人
觀眾
- 有興趣創建自己的機器人的開發人員
課程形式
- 部分講座,部分討論,練習和大量動手練習
Drone Fundamentals
7 時間:這種以講師為主導的澳門現場現場培訓面向任何希望瞭解UAS基礎知識並將無人機技術應用於各個行業的規劃,運營,管理和分析的人。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 獲得無人機和無人機的基礎知識。 瞭解無人機的
- 分類和用途,以找到滿足不同需求的合適無人機。
- 評估交付選項和法規,以方便無人機操作。
- 瞭解使用無人機技術的風險和道德規範。
- 探索無人機的未來用途和功能,包括與其他技術的集成。
Drone and Photogrammetry for Infrastructure Supervision in Construction
21 時間:這項由講師主導的現場培訓(在線或現場)針對希望學習如何在建設項目中使用無人機和測量技術進行基礎設施監督的初學者到中級參加者。
培訓結束時,參加者將能夠:
- 了解無人機和測量的基本原理。
- 為建築工地制定和執行無人機飛行計劃。
- 進行測量追蹤,並製作詳細的地圖和3D模型。
- 利用測量數據進行基礎設施監督和問題檢測。
- 應用無人機技術提高施工現場的安全性和效率。
Drones for Agriculture
21 時間:這種以講師為主導的澳門現場現場培訓面向希望應用空中機器人技術優化農業數據收集和分析的農業技術人員,研究人員和工程師。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解無人機技術及其相關法規。
- 部署無人機來獲取、處理和分析作物數據,以改進耕作和農業方法。
Artificial Intelligence (AI) for Mechatronics
21 時間:這種以講師為主導的澳門現場培訓(現場或遠端)針對希望瞭解人工智慧對機電一體化系統的適用性的工程師。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 大致瞭解人工智慧、機器學習和計算智慧。
- 了解神經網路的概念和不同的學習方法。
- 有效地選擇人工智慧方法來解決現實生活中的問題。
- 在機電一體化工程中實施 AI 應用。
Physical AI for Robotics and Automation
21 時間:這種由講師指導的現場培訓澳門(在線或現場)面向希望提高設計、程式設計和部署智慧機器人系統以實現自動化及其他領域的技能的中級參與者。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 Physical AI 的原理及其在機器人和自動化中的應用。
- 為動態環境設計和程式設計智慧機器人系統。
- 實施 AI 模型,以便在機器人中進行自主決策。
- 利用模擬工具進行機器人測試和優化。
- 解決感測器融合、實時處理和能源效率等挑戰。
ROS: Programming for Robotics
21 時間:在這個由 澳門 講師指導的現場培訓中,參與者將學習如何透過使用 機器人視覺化和模擬工具開始將 ROS 用於他們的機器人專案 。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 ROS 的基礎知識。
- 瞭解如何使用 ROS 創建基本的機器人專案。
- 瞭解如何使用不同的機器人工具,包括模擬和可視化工具。
ROS for Mobile Robots using Python
21 時間:這種由講師指導的現場培訓澳門(在線或現場)面向初級到中級和潛在的高級機器人開發人員,他們希望學習如何使用 ROS 使用 Python 對移動機器人進行程式設計。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 設置包括 ROS、Python 和移動機器人平臺的開發環境。
- 使用 Python 建立並運行 ROS 節點、主題、服務和操作。
- 使用 ROS 工具和實用程式來監視和調試 ROS 應用程式。
- 使用 ROS 包和庫來執行移動機器人的常見任務。
- 與其他框架和工具集成ROS。
- 故障排除和調試 ROS 應用程式。
Smart Robots for Developers
84 時間:智慧機器人是一個 Artificial Intelligence (AI) 系統,它可以從其環境和經驗中學習,並在這些知識的基礎上構建其能力。Smart Robots 可以與人類合作,與他們一起工作並從他們的行為中學習。此外,他們不僅能夠完成體力勞動,還能完成認知任務。除了物理機器人之外,Smart Robots也可以純粹基於軟體,作為軟體應用程式駐留在計算機中,沒有移動部件或與世界的物理交互。
在這個由講師指導的現場培訓中,參與者將學習用於對不同類型的機械 Smart Robots 進行程式設計的不同技術、框架和技巧,然後應用這些知識來完成他們自己的智慧機器人專案。
本課程分為 4 個部分,每個部分包括為期三天的講座、討論和在現場實驗室環境中動手開發機器人。每個部分都將以一個實用的實踐項目結束,讓參與者練習和展示他們所獲得的知識。
本課程的目標硬體將通過模擬軟體進行3D類比。ROS(機器人操作系統)開源框架 C++ 和 Python 將用於對機器人進行程式設計。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解機器人技術中使用的關鍵概念
- 瞭解和管理機器人系統中軟體和硬體之間的交互
- 瞭解並實施支撐 Smart Robots 的軟體元件
- 構建和操作類比機械智慧機器人,該機器人可以通過語音看到、感知、處理、抓取、導航並與人類互動
- 通過 Deep Learning 擴展智慧機器人執行複雜任務的能力
- 在實際場景中測試智能機器人並排除故障
觀眾
- 開發人員
- 工程師
課程形式
- 部分講座、部分討論、練習和大量動手實踐
注意
- 要定製本課程的任何部分(程式設計語言、機器人模型等),請聯繫我們進行安排。