Machine Learning for Robotics Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), makine öğrenimi için Python ile güçlendirme algoritmaları oluşturmak isteyen veri bilimcileri ve yazılım mühendislerini hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Makine öğrenimi modelleri oluşturmaya başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak AdaBoost.
• Topluluk öğrenimi yaklaşımını ve uyarlanabilir güçlendirmeyi nasıl uygulayacağınızı anlamak.
• Python içinde makine öğrenimi algoritmalarını güçlendirmek için AdaBoost modelleri oluşturmayı öğrenmek.
• AdaBoost modellerinin doğruluğunu ve performansını artırmak için hiperparametre ayarlamayı kullanmak.

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.

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.

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 öğrenecekler
• Bulut uygulamalarını kullanarak akıllı botlar oluşturmayı öğrenecekler
• Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK ve Azure Bot Hizmetini nasıl kullanacaklarını anlayacaklar
• Bot kalıplarını kullanarak botları nasıl tasarlayacaklarını anlayacaklar
• Microsoft Azure kullanarak ilk akıllı botlarını geliştirecekler

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Hobi Olanlar
• Mühendisler
• BT Profesyonelleri

Kurs Formatı

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

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:

• İHA'lar ve dronlar hakkında temel bilgi edinmek.
• Farklı ihtiyaçları karşılayacak uygun İHA'ları bulmak için drone sınıflandırmalarını ve kullanımlarını öğrenmek.
• Dronların uygun şekilde çalıştırılması için teslimat seçeneklerini ve düzenlemeleri değerlendirmek.
• Drone teknolojisinin kullanımının risklerini ve etik ilkelerini anlamak.
• Diğer teknolojilerle entegrasyonu da dahil olmak üzere İHA'ların gelecekteki kullanımlarını ve yeteneklerini keşfetmek.

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 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 eğitimde, katılımcılar Türkiye'da robotik projeleri için ROS'i kullanmaya nasıl başlayacaklarını, robotik görselleştirme ve simülasyon araçları aracılığıyla öğreneceklerdir.

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.