Akıllı Robotics Üretimde: Algılama, Planlama ve Kontrol için YAPAI Zeka Eğitimi

AI destekli öngörülebilir bakım, makine öğrenimi ve veri analitiği yöntemlerini kullanarak ekipman çöküşlerini tahmin eder ve bakım programlarını optimize eder. Bu, tepki bazlı bakım modellerinin proaktif stratejilere dönüştürülmesine olanak tanır ve daha iyi çalışma süresi, maliyet düşüncüsü ve ekipman ömrünün uzamasını sağlar.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) orta düzeyli profesyonellere yönelik olup, endüstriyel ortamlarda AI destekli öngörülebilir bakım çözümlerini uygulamayı isteyenlere yöneliktir.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Öngörülebilir bakımın tepki ve önleyici bakım stratejilerinden nasıl farklı olduğunu anlamak.
• AI destekli analiz için makine verilerini toplayıp yapısını düzenlemek.
• Makine öğrenimi modellerini kullanarak anomaliları algılamak ve çöküşleri öngörmek.
• Sensör verilerinden eylem yapılacak görüşlere kadar olan bitişik iş akışlarını uygulamak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• El ile uygulamalar ve durum çalışması.
• Canlı gösterimler ve pratik veri iş akışları.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.

İşletme Optimizasyonu için YAPAY ZEKA, üretim işlemlerinde verimliliği, kalitesini ve kapasitesini artırmak üzere makine öğrenimi ve veri analitiği yöntemlerinin kullanıldığı bir uygulamadır.

Bu eğitmen kolu canlı eğitim (online veya yerel) ortamında, işletmeyi akışla getirme, durma süresini azaltma ve sürekli iyileştirme girişimlerine destek olmak isteyen orta düzeyli üretim profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Üretim optimizasyonu ile ilgili YAPAY ZEKA kavramlarını anlayacaklar.
• Analiz için üretim verilerini toplayıp hazırlayacaklar.
• Engelleri tespit etmek ve hataları öngörmek için makine öğrenimi modellerini kullanacaklar.
• Veri-tabanlı kararları desteklemek için sonuçları görselleştirip yorumlayacaklar.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında elden deneyim kazanma.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, bizimle iletişime geçip düzenleme yapabilirsiniz.

Kalite Kontrolü için Yapay Zeka, üretim süreçlerindeki eksiklikleri, anormal durumları ve sapmaları tespit etmek üzere bilgisayar görüşü ve makine öğrenimi tekniklerinin kullanılmasını ifade eder.

Bu eğitmen-destekli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) yeni başlayan düzeyden orta düzeyde kalite uzmanları için tasarlanmıştır; bu kişiler, üretimin çevresindeki endüstriyel ortamlarda denetimleri otomatikleştirmeyi ve ürün kalitesini geliştirmeyi amaçlayan AI araçlarını kullanmak istiyorlar.

Bu eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanacaklar:

• Endüstriyel kalite kontrolünde yapay zeka nasıl kullanılacağına ilişkin bilgi sahibi olunması.
• Üretim hatlarından görüntü veya sensör verilerini toplayıp etiketlemek.
• Makine öğrenimi ve bilgisayar görüşü kullanarak bozuklukları tespit etmek.
• Aritmetik sapmaları tespit ve üretim tahmini için basit AI modelleri geliştirmek.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli konuşma ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
• Canlı-laboratuvar ortamında uygulamalı çalışma.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

Tedarik Zinciri ve Üretim Lojistiklerinde Kişisel Zeka (AI), tahmine dayalı analiz, makine öğrenimi ve otomasyonun uygulanmasıyla stok yönetimi, rotalama ve talep tahmini optimizasyonu sağlanır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), lojistik performansı geliştirmek, talebi doğru bir şekilde tahmin etmek ve depo ve taşıma işlemlerini otomatikleştirmek için AI destekli araçları kullanmak isteyen orta düzeyde tedarik zinciri profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kişisel Zeka'nın lojistik ve tedarik zinciri faaliyetlerinde nasıl uygulandığını anlayacaklar.
• Talep tahmini ve stok kontrolü için makine öğrenimi modellerini kullanacaklar.
• AI tabanlı teknikleri kullanarak rotaları analiz edip taşımayı optimize edecekler.
• Depolarda ve doldurma süreçlerinde karar alma işlemlerini otomatikleştirecekler.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulanabilir implementasyonlar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak için bize başvurunuz.

Zekâli Fabrikalarda Kullanılan AI, yapay zeka teknolojilerini gerçek zamanlı olarak endüstriyel işlemler için otomasyon, izleme ve optimizasyona uygulamanın ismi.

Bu eğitmen kılavuzlu canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), yapay zeka teknolojilerinin zekâli fabrika ortamlarında nasıl kullanılacağını stratejik ve uygulamalı bir şekilde öğrenmek isteyen yeni başlayan karar vericilere ve teknik liderlere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Yapay zeka ve makine öğrenimi temel ilkelerini anlayacaklar.
• Üretim ve otomasyon alanlarındaki ana AI kullanım durumlarını belirleyebilecekler.
• AI'nin öngörülebilir bakım, kalite kontrolü ve süreç optimizasyonu nasıl desteklediğini keşfedebilecekler.
• Yapay zeka yönetimi girişimlerini başlatmada gerekli adımları değerlendirebilecekler.

Eğitim Formatı

• Etkili ders anlatımı ve tartışma.
• Gerçek dünya durumları ve grup çalışmaları.
• Stratejik çerçeveler ve uygulama rehberliği.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak isterseniz lütfen bize başvurunuz.

AI Use Case Uygulanması, makine öğrenimi, bilgisayar görüşü ve veri analizi kullanarak gerçek dünya endüstriyel zorlukları çözmeye yönelik bir uygulamalı, proje odaklı yaklaşımdır. Bu, gerçek veya simüle edilmiş veri kümelerini kullanarak yapılır.

Bu eğitmenler tarafından yönetilen canlı eğitim (önline veya yerel), operasyonel hedefleriyle uyumlu olan AI kullanım senaryolarını ortaklaşa uygulama ve endüstriyel veri boru hatlarıyla çalışmak için deneyim kazanmak isteyen orta düzeyli çok fonksiyonlu ekiblere yönelik olup, online veya yerel olarak yapılabilir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Operasyonlardan, kaliteden veya bakımdan gerçekçi AI kullanım senaryolarını seçme ve kapsam belirleme.
• Roller arası ortaklaşa çalışarak makine öğrenimi çözümleri geliştirebilme.
• Farklı endüstriyel veri kümelerini işlemek, temizlemek ve analiz etmek.
• Seçilen kullanım senaryosu üzerine çalışan bir prototip AI etkin çözümünü sunabilme.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışmalar.
• Grup tabanlı çalışmalar ve proje çalışmaları.
• Canlı-lab ortamında uygulama yapma.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak için bize ulaşın ve düzenleme yapın.

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

Digital kemikler, gerçek zamanlı veri ve yapay zeka destekli akıllılık ile güçlendirilmiş fiziksel sistemlerin sanal kopyalarıdır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) orta seviye uzmanlar için tasarlanmıştır ve gerçek zamanlı veri ve yapay zeka tabanlı bilgilere dayalı dijital kemik modellerini oluşturmak, dağıtmak ve optimize etmek isteyenler için yapılmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Digital kemiklerin mimarisi ve bileşenleri hakkında bilgi sahibi olma.
• Karmaşık sistemler ve ortamları modellemek için benzetim araçlarını kullanma.
• Gerçek zamanlı veri akışlarını sanal modellere entegrasyon.
• Tahmini davranışlar ve anomali algılama için yapay zeka tekniklerini uygulama.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

Edge AI ağın kenarında bulunan cihazlara ve makinelere yapay zeka modellerinin doğrudan dağıtımını ifade eder ve bu, düşük gecikmeli gerçek zamanlı karar alma sağlar.

Bu eğitmenlerce yönetilen canlı eğitim (önline veya yerel), hız, güvenilirlik ve çevrimdışı çalışma kritik olan üretim ortamlarında AI destekli mantık ve kontrol sistemleri dağıtmak isteyen ileri düzey gömülmüş ve IoT profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

• Kenar yapay zeka sistemlerinin mimarisini ve faydalarını anlamayı öğrenecekler.
• Gömülü cihazlarda dağıtım için AI modelleri oluşturmayı ve optimize etmeyi öğrenecekler.
• TensorFlow Lite ve OpenVINO gibi araçları düşük gecikmeli çıkarım için kullanmayı öğrenecekler.
• Kenar akılçillerini sensörler, aktüatörler ve endüstriyel protokollere entegre etmeyi öğrenecekler.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• canlı-laboratuvar ortamında uygulamalı pratik.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

Endüstriyel bilgisayarlı görüş AI ile fabrika üreticileri ve kalite kontrol ekibi, yüzey eksikliklerini tespit etme, parçaların uygunluğunu doğrulama ve görsel kontrol işlemlerinin otomasyonunu nasıl dönüştürdüğünü göstermektedir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (online veya on-site) orta seviye ile ileri seviyeye kalite kontrol ekibi, otomasyon mühendisleri ve geliştiricilerin AI teknikleri kullanarak eksiklik tespiti ve inceleme için bilgisayarlı görüş sistemleri tasarlamalarını ve uygulamalarını sağlamayı amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Endüstriyel görüş sistemlerinin mimarisini ve bileşenlerini anlamak.
• Derin öğrenme kullanarak görsel eksiklik tespiti için AI modelleri oluşturmak.
• Gerçek zamanlı kontrol akışlarını endüstriyel kameralar ve cihazlarla entegre etmek.
• Üretim ortamında güçlendirilmiş görsel inceleme sistemlerini dağıtmak ve iyileştirmek.

Eğitim Formatı

• Etkili konuşma ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulamaların gerçekleştirmesi.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

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.

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.