Türkiye Merkezli Robotik Eğitimleri

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), endüstriyel uygulamalar için Fanuc ve Epson robotik sistemlerini programlamayı, çalıştırmayı ve optimize etmeyi öğrenmek isteyen orta ve ileri düzey mühendisler ile teknisyenlere yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Fanuc ve Epson robotların mimarisini ve işlevlerini anlamak.
• Robot hareketlerini, mantığını ve sensör entegrasyonlarını programlamak.
• Güvenlik protokollerini ve sorun giderme tekniklerini uygulamak.
• Robotik iş akışlarını verimliliği artırmak için optimize etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), modern iş yerlerinde işbirlikçi robotların (cobotlar) ve diğer insan odaklı AI sistemlerinin rolünü keşfetmek isteyen orta düzey katılımcılar için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• İnsan Odaklı Physical AI ilkelerini ve uygulamalarını anlamak.
• İş yeri verimliliğini artırmada işbirlikçi robotların rolünü keşfetmek.
• İnsan-makine etkileşimlerindeki zorlukları belirlemek ve çözmek.
• İnsanlar ve AI destekli sistemler arasındaki iş birliğini optimize eden iş akışları tasarlamak.
• AI entegre iş yerlerinde yenilikçilik ve uyum sağlama kültürünü teşvik etmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), su altı görevleri için ROV'leri (Uzaktan Kumandalı Araçlar) kullanma ve bakımını öğrenmek isteyen başlangıç ​​seviyesi ile orta seviye deniz mühendisleri, teknisyenler ve açık deniz operasyon personeline yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ROV'lerin tarihini, türlerini ve uygulamalarını anlayabilecektir.
• Bir ROV'nin bileşenlerini ve sistemlerini tanımlayabilecek ve açıklayabilecektir.
• ROV'lerle su altında etkili bir şekilde gezinebilecek ve iletişim kurabilecektir.
• ROV'leri çeşitli su altı senaryolarında hassasiyetle kullanabilecektir.
• Rutin bakım yapabilecek ve yaygın sorunları giderebilecektir.
• Su altı operasyonları sırasında güvenlik protokollerini uygulayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kaynak mühendisliği alanında yeni başlayan ve ABB IRB 2600ID robotunun kaynak görevleri için çalıştırılması ve programlanması konusunda kapsamlı bir anlayışa sahip olmak isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Robotların kaynak işlemlerindeki uygulamalarını anlayabilecektir.
• ABB IRB 2600ID robotunu çeşitli kaynak görevleri için programlamada yetkinlik kazanabilecektir.
• ABB IRB 2600ID robotunu güvenli ve etkili bir şekilde kullanmayı öğrenebilecektir.
• Robotik kaynak operasyonlarıyla ilgili güvenlik standartlarını ve prosedürlerini anlayabilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), çeşitli duyusal verileri entegre ederek daha özerk ve verimli robotlar oluşturmak isteyen ileri düzey robotik mühendisleri ve AI araştırmacılarına yöneliktir. Bu robotlar, görebilir, duyabilir ve dokunabilir özelliklere sahip olacaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Robotik sistemlerde çok modlu algılamayı uygulamak.
• Sensör füzyonu ve karar verme için AI algoritmaları geliştirmek.
• Dinamik ortamlarda karmaşık görevleri gerçekleştirebilen robotlar oluşturmak.
• Gerçek zamanlı veri işleme ve harekete geçirme süreçlerindeki zorlukları ele almak.

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.

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 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 liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), elektrik mühendisleri veya yarı iletkenler hakkında daha derin bir bilgiye sahip olmak isteyen herkesi hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Enerji kavramını ve iletim bandı diyagramlarını anlayabilecektir.
• Diyotların iç yapısını ve nasıl çalıştığını anlayabilecektir.
• İçsel ve dışsal yarı iletkenler hakkında derinlemesine bilgi sahibi olacaktır.

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), 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.

Bu Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) yapılan, eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim elektrik mühendisleri veya yarı iletkenlerin temellerini öğrenmek ve çeşitli alanlarda farklı yenilikler yaratmak isteyen herkes için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Diodlar ve transistorlar gibi elektronik cihazların nasıl çalıştığını bilme.
• Yarı iletkenlerde taşıyıcı istatistiklerini analiz etme.
• Yarı iletkenlerin taşıyıcı dinamiğini ve bu dinamikten kaynaklanan iletke özelliklerini anlamak.

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), temel yapay zeka yöntemleriyle robotları programlamak ve oluşturmak isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Robotun ortamındaki hareketli nesneleri bulmasını sağlamak için filtreler (Kalman ve parçacık) uygulayın.
• Arama algoritmaları ve hareket planlaması uygulayın.
• Bir robotun bir ortam içindeki hareketini düzenlemek için PID kontrolleri uygulayın.
• Bir robotun bilinmeyen bir ortamı haritalandırmasını sağlamak için SLAM algoritmaları uygulayın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde (çevrimiçi veya yerinde), katılımcılar nükleer teknoloji ve çevre sistemleri alanında kullanılacak farklı türde robotları programlamak için çeşitli teknolojileri, çerçeveleri ve teknikleri öğreneceklerdir.

6 haftalık kurs haftada 5 gün düzenlenecektir. Her gün 4 saat sürecek ve dersler, tartışmalar ve canlı laboratuvar ortamında robot geliştirme çalışmalarından oluşacaktır. Katılımcılar, edindikleri bilgileri uygulamak için işlerine uygulanabilir çeşitli gerçek dünya projelerini tamamlayacaklardır.

Bu kursun hedef donanımı, simülasyon yazılımı aracılığıyla 3 boyutlu olarak simüle edilecektir. Robotları programlamak için ROS (Robot Operating System) açık kaynak çerçevesi, C++ ve Python kullanılacaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Robot teknolojilerinde kullanılan temel kavramları anlayabilmek.
• Robotik bir sistemdeki yazılım ve donanım arasındaki etkileşimi anlayıp yönetebilmek.
• Robotiklerin temelini oluşturan yazılım bileşenlerini anlayıp uygulayabilmek.
• Görebilen, algılayabilen, işleyebilen, gezinebilen ve sesli olarak insanlarla etkileşim kurabilen simüle edilmiş mekanik bir robot oluşturup çalıştırabilmek.
• Akıllı bir robot oluşturmaya uygulanabilir yapay zeka (makine öğrenimi, derin öğrenme vb.) unsurlarını anlayabilmek.
• Robotun ortamındaki hareketli nesneleri tespit etmesini sağlamak için filtreler (Kalman ve Parçacık) uygulayabilmek.
• Arama algoritmaları ve hareket planlaması uygulayabilmek.
• Bir robotun bir ortam içindeki hareketini düzenlemek için PID kontrolleri uygulayabilmek.
• Bir robotun bilinmeyen bir ortamı haritalandırmasını sağlamak için SLAM algoritmaları uygulayabilmek.
• Deep Learning aracılığıyla bir robotun karmaşık görevleri gerçekleştirme yeteneğini genişletebilmek.
• Bir robotu gerçekçi senaryolarda test edip sorunlarını giderebilmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde (Türkiye – çevrimiçi veya yerinde), katılımcılar nükleer teknoloji ve çevre sistemleri alanında kullanılacak farklı türde robotları programlamak için kullanılan çeşitli teknolojileri, çerçeveleri ve teknikleri öğreneceklerdir.

4 haftalık kurs, haftada 5 gün düzenlenecektir. Her gün 4 saat sürecek ve dersler, tartışmalar ve canlı laboratuvar ortamında uygulamalı robot geliştirmeden oluşacaktır. Katılımcılar, edindikleri bilgileri uygulamak için işlerine uygulanabilir çeşitli gerçek dünya projelerini tamamlayacaklardır.

Bu kursun hedef donanımı, simülasyon yazılımı aracılığıyla 3 boyutlu olarak simüle edilecektir. Kod daha sonra son dağıtım testi için fiziksel donanıma (Arduino veya diğer) yüklenecektir. Robotları programlamak için ROS (Robot Operating System) açık kaynak çerçevesi, C++ ve Python kullanılacaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Robot teknolojilerinde kullanılan temel kavramları anlayabilecektir.
• Robotik bir sistemdeki yazılım ve donanım arasındaki etkileşimi anlayıp yönetebilecektir.
• Robotiklerin temelini oluşturan yazılım bileşenlerini anlayıp uygulayabilecektir.
• Görebilen, algılayabilen, işleyebilen, gezinebilen ve sesli olarak insanlarla etkileşim kurabilen simüle edilmiş mekanik bir robot inşa edip çalıştırabilecektir.
• Akıllı bir robot inşa etmek için geçerli olan yapay zeka (makine öğrenimi, derin öğrenme vb.) unsurlarını anlayabilecektir.
• Robotun ortamındaki hareketli nesneleri bulmasını sağlamak için filtreler (Kalman ve Parçacık) uygulayabilecektir.
• Arama algoritmaları ve hareket planlaması uygulayabilecektir.
• Bir robotun bir ortam içindeki hareketini düzenlemek için PID kontrolleri uygulayabilecektir.
• Bir robotun bilinmeyen bir ortamı haritalandırmasını sağlamak için SLAM algoritmaları uygulayabilecektir.
• Bir robotu gerçekçi senaryolarda test edip sorun giderebilecektir.

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.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), robotlar ve otonom araçlar ve cihazlar için uygulamalar oluşturmak, simüle etmek ve dağıtmak için AWS RoboMaker yeteneklerini kurmak, yapılandırmak ve yönetmek isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar, AWS RoboMaker kullanarak robot uygulamaları oluşturabilecek, simüle edebilecek, dağıtabilecek, yönetebilecek, test edebilecek ve izleyebileceklerdir.

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 eğitimde katılımcılar, Arduino donanımı ve Arduino (C/C++) dilini kullanarak bir robot nasıl oluşturacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Hem yazılım hem de donanım bileşenlerini içeren robotik bir sistemi oluşturmak ve çalıştırmak
• Robotik teknolojilerde kullanılan temel kavramları anlamak
• Motorları, sensörleri ve mikrodenetleyicileri çalışan bir robota monte etmek
• Bir robotun mekanik yapısını tasarlamak

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Mühendisler
• Hobi sahipleri

Kurs Formatı

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

Not

• Donanım kitleri eğitmen tarafından eğitimden önce belirlenecektir, ancak kabaca aşağıdaki bileşenleri içerecektir:

• Arduino kart
• Motor kontrolörü
• Mesafe sensörü
• Bluetooth slave
• Prototipleme kartı ve kablolar
• USB kablosu
• Araç kiti

• Katılımcıların kendi donanımlarını satın alması gerekmektedir.
• Bu eğitimi özelleştirmek isterseniz, lütfen bizimle iletişime geçin.

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), 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 kurs, robotik uygulamalarında kullanılan makine öğrenimi yöntemlerini tanıtmaktadır.

Örüntü tanımaya göre mevcut yöntemleri, motivasyonları ve temel fikirlerin geniş bir özet sunmaktadır.

Kısa teorik arka plandan sonra, katılımcılar açık kaynak (genellikle R) veya herhangi diğer popüler yazılım kullanarak basit egzersizlere katılacaklardır.

This classroom based training session will explore NLP techniques in conjunction with the application of AI and Robotics in business. Delegates will undertake computer based examples and case study solving exercises using Python

This classroom based training session will explore Robotics and Robotic Process Automation (RPA). Delegates will undertake computer based examples and case study solving exercises.

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.

ROS-Industrial (ROS-I), ROS üzerine inşa edilmiş açık kaynaklı bir projedir. ROS'in yeteneklerini üretim otomasyonu ve robotik alanlarına genişletir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, ROS-Industrial ile geliştirmeye nasıl başlayacaklarını öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ROS-Industrial'ı kurmak ve yapılandırmak
• MoveIt! ve Descartes gibi araçları kullanarak ROS-I üzerinde hareket ve yol planlaması uygulamak
• Basit ROS-I uygulamaları oluşturmak
• ROS-I ile yeni bir robotu oluşturmak, test etmek, dağıtmak ve sorun gidermek

Hedef Kitle

• Programcılar
• Geliştiriciler
• Mühendisler

Kurs Formatı

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

Not

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçerek düzenleme yapınız.

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.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), RPA sistemini daha akıllı yeteneklerle kurmak veya genişletmek isteyen teknik personele yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• UiPath IPA'yı kurmak ve yapılandırmak.
• Robotların diğer robotları yönetmesini sağlamak.
• Ekran nesnelerini doğru bir şekilde bulmak için bilgisayar görüşünü uygulamak.
• Dil kalıplarını algılayabilen ve yapılandırılmamış içerik üzerinde duygu analizi yapabilen robotları etkinleştirmek.