Robotik için Multimodal AI Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çeşitli hava robotik kavramlarını ve araçlarını keşfederek hava araçlarını tasarlamak, geliştirmek ve test etmek isteyen mühendisler ve geliştiriciler için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Hava robotik temellerini anlayabilecektir.
• İHA'ları ve dört pervaneli hava araçlarını modelleyip tasarlayabilecektir.
• Uçuş kontrolü ve hareket planlamasının temellerini öğrenebilecektir.
• Hava robotik için farklı simülasyon araçlarını kullanmayı öğrenebilecektir.

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

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 liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), çok modlu verileri işleyebilen ve yorumlayabilen akıllı sistemler oluşturmak isteyen orta düzey AI araştırmacıları, veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri için tasarlanmıştır.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Çok modlu AI'nın ilkelerini ve uygulamalarını anlamak.
• Farklı türdeki verileri birleştirmek için veri füzyon tekniklerini uygulamak.
• Görsel, metinsel ve işitsel bilgileri işleyebilen modeller oluşturmak ve eğitmek.
• Çok modlu AI sistemlerinin performansını değerlendirmek.
• Çok modlu verilerle ilgili etik ve gizlilik endişelerini ele almak.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), çok modlu yapay zekanın çeşitli içerik oluşturma biçimlerine nasıl uygulanabileceğini öğrenmek isteyen orta düzey içerik üreticileri, dijital sanatçılar ve medya profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Müzik ve video prodüksiyonunu geliştirmek için yapay zeka araçlarını kullanmak.
• Yapay zeka ile benzersiz görsel sanat ve tasarımlar üretmek.
• Etkileşimli multimedya deneyimleri oluşturmak.
• Yapay zekanın yaratıcı endüstriler üzerindeki etkisini anlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), çeşitli girdi biçimlerini anlayıp işleyebilen kullanıcı arayüzleri tasarlamak ve uygulamak isteyen orta düzey UX/UI tasarımcıları ve ön uç geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Kullanıcı etkileşimini artıran çok modlu arayüzler tasarlamak.
• Ses ve görsel tanıma özelliklerini web ve mobil uygulamalara entegre etmek.
• Çok modlu verileri kullanarak uyarlanabilir ve duyarlı kullanıcı arayüzleri oluşturmak.
• Kullanıcı verilerinin toplanması ve işlenmesiyle ilgili etik hususları anlamak.

Bu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim Türkiye'de (çevrimiçi veya yerinde) düzenlenmekte olup, otomasyon ve ötesi için akıllı robotik sistemler tasarlama, programlama ve konuşlandırma becerilerini geliştirmek isteyen orta düzey katılımcıları hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Physical AI ilkelerini ve robotik ve otomasyondaki uygulamalarını anlamak.
• Dinamik ortamlar için akıllı robotik sistemler tasarlamak ve programlamak.
• Robotlarda otonom karar alma için AI modellerini uygulamak.
• Robotik test ve optimizasyon için simülasyon araçlarını kullanmak.
• Sensör füzyonu, gerçek zamanlı işleme ve enerji verimliliği gibi zorlukları 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.