Machine Learning için Robotics Eğitimi

Drone ve fotogrametri artık yüksek hassasiyetli altyapı gözetiminde vazgeçilmez araçlardır. Gelişmiş jeodezi ilkeleri, gerçek zamanlı modelleme ve yüksek hassasiyet drone haritalama ile birleştirilerek, uzmanlar inşaat ortamlarında derinlemesine analiz, hassasiyet ve verimlilik sağlayabilir.

Bu eğitmen kumandalı canlı eğitim (online veya yerel) aracılığıyla, gelişmiş drone ve fotogrametri iş akışlarını (jeodezik kontrol ve yüksek hassasiyet haritalama teknikleri dahil olmak üzere) karmaşık altyapı projelerine uygulamayı isteyen orta düzeyden ileri düzey uzmanlara yöneliktir.

Eğitim sonunda katılımcılar şu becerileri kazanacaklardır:

• RTK/PPK iş akışları ve yer kontrol kalibrasyonu dahil olmak üzere gelişmiş fotogrametri yöntemlerini uygulama.
• Küçük ölçekli altyapı siteleri için jeodezik referans sistemlerinin ve projeksiyonların entegrasyonunu sağlama.
• Karmaşık terrenk ve altyapı geometrisine özel hassas uçuş görevleri tasarlamak.
• GIS yazılımı ile fotogrametri verilerini yapısal sağlık, deformasyon ve uyum takibi için analiz etmek.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders ve tartışma.
• Gelişmiş alıştırmalar ve gerçek dünya durum çalışmaları.
• Dron verileri ve modelleme araçlarıyla el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız lütfen bizimle iletişime geçin ve düzenleme yapın.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) mühendisler ve geliştiriciler hedeflenmektedir. Katılımcılar, farklı havacılık robotik kavramları ve araçlarını keşfeterek hava araçları tasarlama, gelişturma ve test etme becerilerini öğrenecektir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Havacılık robotikinin temellerini anlayacaklardır.
• UAV'ler ve dört rotorlu araçlar (quadrotor) modelleme ve tasarım yapabileceklerdir.
• Uçuş kontrolünün ve hareket planlamasının temellerini öğreneceklerdir.
• Havacılık robotik için farklı simülasyon araçlarının nasıl kullanılacağını öğreneceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), insansız hava araçları (drone) tasarlamak ve geliştirmek isteyen geliştiriciler ve teknik personele yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Uygun bir geliştirme ortamı kurmak.
• Drone programlamak için doğru araçları seçmek ve uygulamak.
• Donanım yazılımını (firmware), ara katmanı (middleware) ve API yığınını anlamak ve yapılandırmak.
• Drone simülasyon yazılımını kullanarak kodlarını test etmek ve hatalarını ayıklamak.

Azure Bot Hizmeti, Microsoft Bot Framework ve Azure işlevlerinin gücünü birleştirerek akıllı botların hızlı bir şekilde geliştirilmesini sağlar.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, Microsoft Azure kullanarak akıllı bir botu nasıl kolayca oluşturacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Akıllı botların temellerini öğrenmek
• Cloud uygulamalarını kullanarak akıllı botlar nasıl oluşturulacağını öğrenmek
• Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK ve Azure Bot Hizmeti'ni nasıl kullanacaklarını anlayabilmek
• Bot desenleri kullanarak botları nasıl tasarlayacaklarını anlamak
• Microsoft Azure kullanarak ilk akıllı botunu geliştirmek

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Akıl hocaları
• Mühendisler
• IT Uzmanları

Kurs Formatı

• Soru-ceva, tartışmalar, alıştırmalar ve yoğun uygulamalı çalışmalardan oluşan bir format

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), DataRobot'in makine öğrenimi yeteneklerini kullanarak tahmin modellerini otomatikleştirmek, değerlendirmek ve yönetmek isteyen veri bilimcileri ve veri analistlerini hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Veri kümelerini DataRobot içine yükleyerek verileri analiz etmek, değerlendirmek ve kalite kontrolünden geçirmek.
• Önemli değişkenleri belirlemek ve tahmin hedeflerine ulaşmak için modeller oluşturmak ve eğitmek.
• İş kararlarında faydalı olabilecek değerli bilgiler oluşturmak için modelleri yorumlamak.
• Optimize edilmiş bir tahmin performansı sağlamak için modelleri izlemek ve yönetmek.

Bir bot veya sohbet robotu, çeşitli mesajlaşma platformlarında kullanıcı etkileşimlerini otomatikleştirmek ve kullanıcıların başka bir insanla konuşmasına gerek kalmadan işleri daha hızlı halletmek için kullanılan bir bilgisayar asistanıdır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar, bot geliştirme araçlarını ve çerçevelerini kullanarak örnek sohbet robotları oluşturarak bir bot geliştirmeye nasıl başlayacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Botların farklı kullanımlarını ve uygulamalarını anlayabilmek
• Bot geliştirmenin tüm sürecini anlayabilmek
• Bot oluşturmak için kullanılan farklı araçları ve platformları keşfedebilmek
• Facebook Messenger için örnek bir sohbet robotu oluşturabilmek
• Microsoft Bot Framework kullanarak örnek bir sohbet robotu oluşturabilmek

Hedef Kitle

• Kendi botlarını oluşturmakla ilgilenen geliştiriciler

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli sektörlerde planlama, operasyonlar, yönetim ve analiz için İHA'ların temellerini anlamak ve drone teknolojisini uygulamak isteyen herkese yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• UAV'ler ve droneların temel bilgisine sahip olacaklar.
• Drone sınıflandırması ve kullanım alanlarını öğrenecekler, bu sayede farklı ihtiyaçlara uygun UAV'lar bulabilirler.
• Drone'ları rahat bir şekilde kullanmak için teslimat seçeneklerini ve yasal düzenlemeleri değerlendirebilecekler.
• Drone teknolojisini kullanmanın riskleri ve etik kurallarını anlayacaklar.
• UAV'ların gelecekteki kullanım alanlarını ve yeteneklerini keşfedebilirler, bununla birlikte diğer teknolojilerle entegrasyonu da dahil olmak üzere.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), inşaat projelerinde altyapı denetimi için drone ve fotogrametri tekniklerini öğrenmek isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Drone'ların ve fotogrametrinin temellerini anlayabilecektir.
• İnşaat sahaları için drone uçuş planları geliştirebilecek ve uygulayabilecektir.
• Fotogrametri takibi gerçekleştirebilecek ve ayrıntılı haritalar ve 3D modeller oluşturabilecektir.
• Altyapı denetimi ve sorun tespiti için fotogrametri verilerini kullanabilecektir.
• İnşaat sahası güvenliğini ve verimliliğini artırmak için drone teknolojisini uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), tarım teknisyenleri, araştırmacılar ve mühendisler için tasarlanmıştır. Amaçları, hava robotiklerini kullanarak tarım alanında veri toplama ve analiz süreçlerini optimize etmektir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Drone teknolojisini ve ilgili düzenlemeleri anlayabilecektir.
• Drone'ları kullanarak mahsul verilerini toplayabilecek, işleyebilecek ve analiz ederek tarım ve tarımsal yöntemleri iyileştirebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), mekanatronik sistemlere yapay zekanın uygulanabilirliğini öğrenmek isteyen mühendiflere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka, makine öğrenimi ve hesaplamalı zeka hakkında genel bir bakış kazanmak.
• Sinir ağları ve farklı öğrenme yöntemleri kavramlarını anlamak.
• Gerçek hayattaki sorunlar için yapay zeka yaklaşımlarını etkili bir şekilde seçmek.
• Mekanatronik mühendisliğinde yapay zeka uygulamalarını uygulamak.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerel) orta seviye katılımcılar için tasarlanmıştır ve robotik sistemlerin tasarımına, programlamasına ve otomasyon ve daha ötesi için dağıtımını geliştirmek isteyen kişiler içindür.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri edinebilecekler:

• Fiziksel AI'nin ilkelerini ve robotik ve otomasyondaki uygulamalarını anlayabilmek.
• Dinamik ortamlar için akıllı robot sistemleri tasarlamak ve programlamak.
• Robotlardaki otomatik karar alma için AI modellerini uygulamak.
• Robottik testler ve en iyileştirmeler için benzetim araçlarını kullanmak.
• Sensor birleştirme, gerçek zamanlı işleme ve enerji verimliliği gibi sorunları ele almak.

Bu eğitmen yönetimi altında, canlı eğitimde Türkiye, katılımcılar robotik projeleri için ROS'i nasıl kullanmaya başlayacakları konusunda, robotik görselleştirme ve simülasyon araçlarının kullanımı yoluyla bilgi edinecekler.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ROS'in temellerini anlayabilecektir.
• ROS kullanarak temel bir robotik projesi oluşturmayı öğrenebilecektir.
• Simülasyon ve görselleştirme araçları da dahil olmak üzere farklı robotik araçlarını kullanmayı öğrenebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Python kullanarak mobil robotları programlamayı öğrenmek isteyen başlangıç, orta ve hatta ileri düzey robotik geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ROS, Python ve bir mobil robot platformu içeren bir geliştirme ortamı kurmak.
• Python kullanarak ROS düğümleri, konuları, hizmetleri ve eylemleri oluşturmak ve çalıştırmak.
• ROS uygulamalarını izlemek ve hatalarını ayıklamak için ROS araçlarını ve yardımcı programlarını kullanmak.
• Mobil robotlar için yaygın görevleri gerçekleştirmek için ROS paketlerini ve kitaplıklarını kullanmak.
• ROS'ü diğer çerçeveler ve araçlarla entegre etmek.
• ROS uygulamalarında sorun gidermek ve hataları ayıklamak.

Akıllı bir Robot, çevresinden ve deneyimlerinden öğrenen ve bu bilgiye dayanarak yeteneklerini geliştiren Artificial Intelligence (AI) sistemdir. Smart Robots, insanlar ile işbirliği yapabilir, onlarla birlikte çalışabilir ve onların davranışlarından öğrenebilir. Ayrıca, yalnızca manuel işçilik değil, bilişsel görevleri de yerine getirme kapasitesine sahiptir. Fiziksel robotlara ek olarak, Smart Robots tamamen yazılım tabanlı olabilir, bir bilgisayarda herhangi bir hareketli parçası veya dünya ile fiziksel etkileşimi olmayan bir yazılım uygulaması olarak yer alabilir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde, katılımcılar farklı türdeki mekanik Smart Robots'leri programlamak için kullanılan çeşitli teknolojileri, çerçeveleri ve teknikleri öğrenecek ve ardından bu bilgiyi kendi Akıllı Robot projelerini tamamlamak için uygulayacaklardır.

Kurs, her biri üç günlük dersler, tartışmalar ve canlı laboratuvar ortamında uygulamalı robot geliştirmeden oluşan 4 bölüme ayrılmıştır. Her bölüm, katılımcıların öğrendiklerini uygulamalarına ve göstermelerine olanak tanıyan pratik bir uygulamalı projeyle sonuçlanacaktır.

Kurs için hedef donanım, simülasyon yazılımı aracılığıyla 3B olarak simüle edilecektir. Robot İşletim Sistemi (ROS) ROS açık kaynak çerçevesi, C++ ve Python robotları programlamak için kullanılacaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Robot teknolojilerinde kullanılan temel kavramları anlayabilmek
• Bir robot sistemindeki yazılım ve donanım arasındaki etkileşimi anlayıp yönetebilmek
• Smart Robots'ün temelini oluşturan yazılım bileşenlerini anlayıp uygulayabilmek
• Görebilen, algılayabilen, işleyebilen, kavrayabilen, gezinebilen ve sesli olarak insanlarla etkileşim kurabilen simüle edilmiş mekanik bir Akıllı Robot oluşturup çalıştırabilmek
• Deep Learning aracılığıyla bir Akıllı Robot'un karmaşık görevleri gerçekleştirme yeteneğini genişletebilmek
• Bir Akıllı Robot'u gerçekçi senaryolarda test edip sorun giderebilmek

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Mühendisler

Kurs Formatı

• Kısmen ders, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı pratik

Not

• Bu kursun herhangi bir bölümünü (programlama dili, robot modeli vb.) özelleştirmek için lütfen bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

Smart Robotics, robotik sistemlerine yapay zeka entegrasyonunu ifade eder ve algılama, karar alma ve otomatik kontrolü iyileştirir.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (online veya face-to-face), ileri düzey robotik mühendisleri, sistem entegratörlerini ve otomasyon liderlerini hedef alır. Bu kişiler akıllı üretim ortamlarında algılama, planlama ve kontrol için yapay zeka destekli sistemleri uygulamayı istemektedir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Robotik algılama ve sensör birleştirme için yapay zeka tekniklerini anlamak ve uygulamak.
• İşbirlikçi ve endüstriyel robotlar için hareket planlama algoritmaları geliştirmek.
• Gerçek zamanlı karar alma için öğrenme tabanlı kontrol stratejilerini uygulamak.
• Akıllı fabrika iş akışlarına zeki robotik sistemleri entegre etmek.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Yaşam laboratuvar ortamında uygulamaları gerçekleştirmek.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bize başvurun.