Machine Learning için Robotics Eğitimi

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (online veya yerinde) verilir ve AdaBoost'u Python ile makine öğrenimi için gradyan arttırmalı algoritmalar oluşturmak isteyen veri bilimcilerini ve yazılım mühendislerini hedef almaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• AdaBoost ile makine öğrenimi modelleri oluşturmak için gerekli geliştirme ortamını kuracaklardır.
• Yığın öğrenme yaklaşımını anlayacak ve uyumlu gradyan artırmayı uygulayabileceklerdir.
• AdaBoost modelleri oluşturmayı Python ile öğreneceklerdir.
• Hiperparametre ayarlamasını kullanarak AdaBoost modellerinin doğruluğunu ve performansını artırabileceklerdir.

Dronlar ve fotogrametri, yüksek hassasiyetli altyapı gözlemciliğinde artık temel araçlardır. Gelişmiş jeodezi ilkeleri, gerçek zamanlı modelleme ve yüksek hassasiyetli dron haritalamayı entegre ederek, profesyoneller inşaat ortamlarında daha derin bir anlayış, doğruluk ve verimlilik kazanabilirler.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim (online veya yerinde), ileri düzeyde dron ve fotogrametri akışları, jeodezik kontroller ve yüksek hassasiyetli haritalama tekniklerini karmaşık altyapı projelerine uygulamak isteyen orta seviye ile ileri seviyeli profesyonellere yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Gelişmiş fotogrametri yöntemleri, RTK/PPK akışları ve yer kontrol kalibrasyonunu uygulama.
• Büyük ölçekli altyapı siteleri için jeodezik referans sistemlerini ve projeksiyonlarını entegre etme.
• Karmaşık topografi ve altyapı geometrisine göre hassas uçuş görevleri tasarlama.
• GIS yazılımı ile fotogrametri verisini yapısal sağlamlık, deformasyon ve uyumluluk izleme için analiz etme.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Gelişmiş alıştırmalar ve gerçek dünya durum analizleri.
• Dron verisi ve modelleme araçlarıyla pratik uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir versiyonunu talep etmek için bizimle iletişime geçin.

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.

ArduPilot, drones, rover ve diğer kontrol edilmeyen araçlar için açık kaynaklı otomatik pilot yazılımı paklidir. Gelişmiş özellikler sunar; örneğin otonom navigasyon, zemin istasyonlarıyla gerçek zamanlı iletişim ve ROS2 gibi robotika ara yazılımlarıyla entegrasyon.

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi) ArduPilot'u kullanarak kontrol edilmeyen hava araçları (UAV'ler) tasarlamak, programlamak ve test etmek isteyen orta düzeydeki geliştiriciler ve teknik uzmanlar için düzenlenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ArduPilot için tam bir geliştirme ortamı kurabilir.
• Firmware, middleware ve MAVLink API'lerini UAV kontrolü için yapılandırabilir.
• SITL simülasyonunu kullanarak drone davranışlarını güvenli bir şekilde test edebilir ve hata ayıklama yapabilir.
• ArduPilot'u ROS2 ile genişletip, dış araçlar veya sensörlerle entegre edebilir.
• Otonom uçuş mantığı geliştirebilir ve uçtan uca UAV görevleri çalıştırabilir.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneme yapma.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim, açık kaynaklı otomatik pilot yazılımı ArduPilot tabanlıdır. Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri bilimcilerine ve makine öğrenimi modelini seçme ve optimize etme sürecini otomatikleştirmek isteyen daha az teknik kişilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Son derece verimli makine öğrenimi modellerini eğitme sürecini otomatikleştirin.
• Derin öğrenme modelleri için en iyi parametreleri otomatik olarak arayın.
• Son derece doğru makine öğrenimi modelleri oluşturun.
• Makine öğreniminin gücünü gerçek dünya iş sorunlarını çözmek için kullanın.

Bu eğitmen yönetili, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) makine öğrenimi arka planına sahip teknik katılımcılara yönelik, AutoML çerçevelerini kullanarak büyük verilerde karmaşık kalıpları tespit etmek için modellerin optimize edilmesini hedefler.

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.

Bu eğitmen yönlendirilen, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) çeşitli sektörlerde planlama, operasyonlar, yönetim ve analiz için UAS temellerini anlamak ve drone teknolojisini uygulamayı öğrenmek isteyen herkese yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcılar:

• UAV'ler ve drone temel bilgilerini edineceklerdir.
• Dron sınıflandırmasını ve kullanım alanlarını öğrenerek farklı ihtiyaçlara uygun UAV'leri bulacaklardır.
• Dronların kolayca işletilmesi için teslimat seçeneklerini ve düzenlemelerini değerlendireceklerdir.
• Drone teknolojisini kullanmanın risklerini ve etiklerini anlayacaklardır.
• UAV'lerin gelecekteki kullanım alanlarını ve yeteneklerini, diğer teknolojilerle entegrasyonu da dahil olmak üzere keşfedeceklerdir.

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.

Evo Max 4T, gelişmiş hava operasyonları, incelemeler ve veri toplama için tasarlanmış profesyonel sınıf bir drone'dur.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar olan operatörlerin Evo Max 4T'yı güvenli ve etkin olarak kullanmalarını sağlayarak profesyonel uygulamalarda onlara yardımcı olmak ve resmi sertifika için hazırlanmalarına yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

• Evo Max 4T drone'un teknik özelliklerini ve işlemlerini anlayacaklardır.
• Hava faaliyetlerinde operasyonel güvenlik prosedürlerini uygulayabileceklerdir.
• Mevcut HUK ve yerel drone düzenlemelerine uygun hareket edebileceklerdir.
• Verimli ve güvenli drone işlemlerinin en iyi uygulamalarını uygulayabileceklerdir.
• Nazari ve pratik eğitim yoluyla sertifika/izin için hazırlanacaklardır.

Kursun Biçimi

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Drone ekipmanı ve simülatörlerle pratik uygulama.
• Pratik egzersizler ve gerçek uçuş senaryoları.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi) mobil cihazlar için optimize edilmiş makine öğrenme modelleri oluşturmak isteyen geliştiricilere yönelik Google'un ML Kit'ini kullanmalarını sağlar.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Geliştirme ortamını mobil uygulamalar için makine öğrenme özellikleri geliştirmeye başlamak üzere kurabilmek.
• ML Kit API'lerini kullanarak yeni makine öğrenme teknolojilerini Android ve iOS uygulamalarına entegre edebilmek. 
• ML Kit SDK'sını kullanarak mevcut uygulamaları cihaz üzerinde işlem yapmak ve dağıtmak için geliştirebilmek ve optimize edebilmek.

Bu eğitmen yönlendirilen, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurumsal) verilerek, büyük veri kümeleri için Makine Öğrenimi algoritmaları oluşturmak isteyen veri bilimcileri ve yazılım mühendislerini hedef almaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek:

• Makine öğrenimi modelleri oluşturmak için Random Forest ile gerekli geliştirme ortamını kurabilmek.
• Random Forest'in avantajlarını anlamak ve sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözmek için nasıl uygulayacağını öğrenmek.
• Büyük veri kümelerini yönetmeyi ve Random Forest'teki birden fazla karar ağacını yorumlamayı öğrenmek.
• Hiperparametreleri ayarlayarak makine öğrenimi modelinin performansını değerlendirmek ve optimize etmek.

Bu eğitimin Türkiye içinde, katılımcılar, robotik görselleştirme ve simülasyon araçlarının kullanımıyla birlikte ROS'u (Robot Operating System) robotik projelerinde kullanmaya nasıl başlayacaklarını öğrenecektir.

Eğitimin sonunda katılımcılar:

• ROS'un temel ilkelerini anlayacaklardır.
• ROS kullanarak basit bir robotik projesi oluşturmayı öğreneceklerdir.
• Farklı robotik araçlarını, simülasyon ve görselleştirme araçlarını dahil olmak üzere kullanmayı öğreneceklerdir.

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.