Strojové učení pro Robotics Počítačový Kurz

Tato instruktorem vedená živá školení v České republice (online nebo na místě) je zaměřena na datové vědce a softwarové inženýry, kteří chtějí použít AdaBoost ke vytváření boostovacích algoritmů pro strojové učení s Pythonem.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit nezbytné vývojové prostředí pro začátek vytváření modelů strojového učení s AdaBoost.
• Pochopit přístup založený na agregaci a jak implementovat adaptivní boostování.
• Naučit se, jak vytvářet modely AdaBoost k posílení algoritmů strojového učení v Pythonu.
• Používat optimalizaci hyperparametrů pro zvýšení přesnosti a výkonu modeleů AdaBoost.

Drony a fotogrametrie se nyní staly klíčovými nástroji pro přesné dohled nad infrastrukturou. S integrací pokročilých principů geodézie, reálně časového modelování a mapování s vysokou přesností pomáhají profesionálům získat hlubší pohled na přesnost a produktivitu v prostředí staveb.

Tato instruktorská, živá školení (online nebo na místě) je zaměřena na středně pokročilé a pokročilé profesionály, kteří chtějí aplikovat pokročilé pracovní postupy s drony a fotogrametrii včetně geodetických ovládacích prvků a technik mapování s vysokou přesností na komplexní infrastrukturální projekty.

Koncem tohoto školení budou účastníci moci:

• Aplikovat pokročilé fotogrametrické metody, včetně pracovních postupů RTK/PPK a kalibrace základního terénního ovládání.
• Integrovat geodetické referenční systémy a projekce pro velkou škálu infrastrukturálních lokalit.
• Nakreslit misi s vysokou přesností letu, která odpovídá komplexnímu terénu a geometrii infrastruktury.
• Analýzovat fotogrametrická data pomocí GIS software pro sledování zdravotního stavu struktur, deformací a souladu s normami.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Pokročilé cvičení a případové studie z reálného života.
• Ruční implementace s daty dronů a nástroji pro modelování.

Možnosti individualizace kurzu

• Pro požadavek na individualizované školení tohoto kurzu, kontaktujte nás k uspořádání.

Toto vedené živým instruktorem školení v České republice (online nebo na místě) je určeno inženýrům a programátorům, kteří se chtějí učit návrhovat, vyvíjet a testovat letecké plavidla prostřednictvím objasnění různých konceptů a nástrojů letové robotiky.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Chápat základy letecké robotiky.
• Modelovat a návrhovat UAVs a quadrotory.
• Získat znalosti o základech řízení letu a plánování pohybu.
• Naučit se používat různé simulační nástroje pro leteckou robotiku.

ArduPilot je otevřený software pro autopiloting drone, roverů a dalších nezaběhaných vozidel. Poskytuje pokročilé funkce jako autonomní navigace, reálný časový přenos dat s zemskými stanicemi a integraci s robotickým middlewarem jako ROS2.

Tato instruktorem vedená živá školení (online nebo na místě) je určena pro vyvinutého programátora a technické odborníky, kteří se chtějí učit navrhovat, programovat a testovat bezpilotní letadla (UAVs) pomocí ArduPilot.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit kompletní vývojové prostředí pro ArduPilot.
• Konfigurovat firmware, middleware a MAVLink API pro řízení UAV.
• Použít SITL simulaci k bezpečnému testování a ladění chování drona.
• Rozšířit ArduPilot pomocí ROS2 a integrovat s externími nástroji nebo senzory.
• Vývoj autonomního letového logického systému a spuštění kompletních UAV misí.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Spousta cvičení a praktického procvičování.
• Praktická implementace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Toto školení je založeno na otevřeném software pro autopiloting ArduPilot. Pokud chcete požádat o přizpůsobení tohoto kurzu, prosím kontaktujte nás k uspořádání.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce i na méně technické osoby, které chtějí používat Auto-Keras k automatizaci procesu výběru a optimalizace modelu strojového učení.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Automatizujte proces trénování vysoce účinných modelů strojového učení.
• Automaticky vyhledávejte nejlepší parametry pro modely hlubokého učení.
• Vytvářejte vysoce přesné modely strojového učení.
• Využijte sílu strojového učení k řešení skutečných obchodních problémů.

Toto vedení instruktorem, živé školení (online nebo na místě) je určeno technickým účastníkům s předchozími znalostmi strojového učení, kteří chtějí optimalizovat modely pro detekci komplexních vzorů v big data pomocí rámce AutoML.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce a datové analytiky, kteří chtějí automatizovat, vyhodnocovat a spravovat prediktivní modely pomocí schopností strojového učení DataRobot.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Načtěte datové sady v DataRobot pro analýzu, hodnocení a kontrolu kvality dat.
• Vytvářejte a trénujte modely pro identifikaci důležitých proměnných a splnění předpovědních cílů.
• Interpretujte modely a vytvořte cenné poznatky, které jsou užitečné při obchodních rozhodnutích.
• Monitorujte a spravujte modely pro udržení optimalizovaného výkonu predikce.

Tento instruktorem vedený živý kurz v České republice (online nebo na místě) je zaměřen na každého, kdo si přeje porozumět základům UAS a aplikovat dronovou technologii ve plánování, operacích, řízení a analýze pro různé odvětví.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Získat základní znalosti o UAVs a dronech.
• Dovědět se o klasifikaci a použití dronů, aby našli vhodné UAVs, které splňují různé potřeby.
• Hodnotit možnosti doručení a předpisy pro pohodlnou provozování dronů.
• Pochopit rizika a etické otázky související s používáním dronové technologie.
• Prozkoumat budoucí použití a schopnosti UAVs, včetně integrace s jinými technologiemi.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky až středně pokročilé účastníky, kteří se chtějí naučit používat drony a techniky fotogrammetrie pro dohled nad infrastrukturou ve stavebních projektech.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základy dronů a fotogrammetrie.
• Vypracujte a proveďte letové plány dronů pro staveniště.
• Provádějte sledování fotogrammetrie a vytvářejte podrobné mapy a 3D modely.
• Použijte data z fotogrammetrie pro dohled nad infrastrukturou a detekci problémů.
• Použijte technologii dronů ke zlepšení bezpečnosti a efektivity staveniště.

Tato vedená instruktorem živá školení v České republice (online nebo prezenčně) je zaměřena na techniky, výzkumníky a inženýry ve zemědělství, kteří chtějí aplikovat vzdušnou robotiku pro optimalizaci sběru a analýzy dat pro potřeby zemědělství.

Koncepcí tohoto školení je:

• Porozumět technologii dronů a k ní patřícím předpisům.
• Nasazovat drony ke zpracování, analýze a využití dat o plodinách pro vylepšení zemědělských metod.

Evo Max 4T je profesionální drone navržený pro pokročilé letecké operace, inspekce a sběr dat.

Tato instruktorovská živá školení (online nebo na místě) je určena začínajícím až středně pokročilým operátorům, kteří chtějí bezpečně a efektivně používat Evo Max 4T pro profesionální aplikace a připravit se na oficiální certifikaci.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Chápat technické specifikace a provoz drone Evo Max 4T.
• Aplikovat bezpečnostní postupy v leteckých aktivitách.
• Dodržovat současné předpisy AAC a místní předpisy pro drony.
• Implementovat nejlepší praktiky pro efektivní a bezpečný provoz dronů.
• Připravit se na certifikaci/licencování prostřednictvím teoretického a praktického školení.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuze.
• Konkrétní praxe s vybavením pro drony a simulátory.
• Praktické cvičení a skutečné letové scénáře.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení pro tento kurz, prosím nás kontaktujte za účelem uspořádání.

Toto vedené školení (online nebo na místě) je určeno pro vyvíjače, kteří chtějí použít Google ML Kit ke vytváření modelů strojového učení optimalizovaných pro zpracování na mobilních zařízeních.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit nezbytné vývojové prostředí pro začátek vytváření funkcí strojového učení pro mobilní aplikace.
• Integrovat nové technologie strojového učení do aplikací pro Android a iOS pomocí rozhraní API ML Kit. 
• Zlepšit a optimalizovat stávající aplikace pomocí sady SDK ML Kit pro zpracování a nasazení na zařízeních.

Toto vedené školení na míste (online nebo na místě) je určeno datovým vědcům a softwarovým inženýrům, kteří chtějí použít Random Forest pro vytváření algoritmů strojového učení na velkých datech.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit potřebné vývojové prostředí pro začátek s vytvářením modelů strojového učení pomocí Random Forest.
• Pochopit výhody Random Forest a jak ho implementovat k řešení problémů klasifikace a regrese.
• Seznámit se s tím, jak pracovat s velkými daty a interpretovat několik rozhodovacích stromů v Random Forest.
• Posoudit a optimalizovat výkon modelu strojového učení úpravou hyperparametrů.

V tomto kurzu vedeném instruktorem na místě České republice se účastníci naučí, jak začít používat ROS ve svých robotických projektech pomocí vizualizačních a simulačních nástrojů.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základy ROS.
• Naučit se vytvářet základní robotické projekty pomocí ROS.
• Naučit se používat různé nástroje pro robotiku, včetně simulačních a vizualizačních nástrojů.

Toto školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je zaměřeno na začínající až středně pokročilé robotické vývojáře, kteří se chtějí naučit používat ROS pro programování mobilních robotů s Pythonem.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit vývojové prostředí, které zahrnuje ROS, Python a platformu mobilního robota.
• Vytvářet a spouštět ROS uzly, témata, služby a akce pomocí Pythonu.
• Používat nástroje a utilitky ROS k monitorování a ladění ROS aplikací.
• Používat balíčky a knihovny ROS pro provádění běžných úkolů mobilních robotů.
• Integrovat ROS s jinými rámci a nástroji.
• Ladit a řešit problémy v ROS aplikacích.