Using Computer Network ToolKit (CNTK) Treningskurs

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot programvarefagfolk på mellomnivå som ønsker å utnytte AI og maskinlæring for å forbedre effektivitet og innovasjon innen programvareutvikling.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til AI og maskinlæring i automatisering av programvareutviklingsoppgaver.
• Implementer AI-verktøy for å generere kode, tester og dokumentasjon.
• Bruk AI-teknikker for kodeoptimalisering, kvalitetssikring og feilsøking.
• Integrer AI i DevOps- og CI/CD-rørledningene for forbedrede distribusjonsstrategier.
• Ta tak i etiske hensyn og utfordringer i AI-utvidet programvareutvikling.

Dette er en 5 dagers introduksjon til Data Science og AI.

Kurset blir levert med eksempler og øvelser ved bruk av Python

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot markedsførere som ønsker å bruke AI for å forbedre forbedre digitale markedsføringsstrategier gjennom verdifull kundeinnsikt.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utnytt AI-programvare for å forbedre måten merker kobler til brukere på.
• Bruk chatbots for å optimalisere brukeropplevelsen.
• Øk produktiviteten og inntektene gjennom automatisering av oppgaver.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ledere og bedriftsledere som ønsker å lære om det grunnleggende innen kunstig intelligens og administrere AI-prosjekter for sin organisasjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å forstå AI på et teknisk nivå og legge strategier ved å bruke organisasjonens data og ressurser for å lykkes med AI-prosjekter.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å programmere og lage roboter gjennom grunnleggende AI-metoder.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Implementer filtre (Kalman og partikkel) for å gjøre det mulig for roboten å lokalisere bevegelige objekter i omgivelsene.
• Implementer søkealgoritmer og bevegelsesplanlegging.
• Implementer PID-kontroller for å regulere en robots bevegelse i et miljø.
• Implementer SLAM-algoritmer for å gjøre det mulig for en robot å kartlegge et ukjent miljø.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk som ønsker å lære og forstå konseptet AI og hvordan man bruker det effektivt og ansvarlig.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Lær begrepet Artificial Intelligence (AI). Forstå grensene og farene ved AI og bruk den ansvarlig. Vet hvordan du effektivt bruker AI i virkelige scenarier.

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet), vil deltakerne lære de forskjellige teknologiene, rammeverkene og teknikkene for programmering av forskjellige typer roboter som skal brukes innen kjernefysisk teknologi og miljøsystemer.

Det 6-ukers kurset holdes 5 dager i uken. Hver dag er 4 timer lang og består av forelesninger, diskusjoner og praktisk robotutvikling i et levende labmiljø. Deltakerne vil fullføre ulike virkelige prosjekter som gjelder for arbeidet deres for å praktisere den ervervede kunnskapen.

Målmaskinvaren for dette kurset vil bli simulert i 3D gjennom simuleringsprogramvare. ROS (Robot Operating System) åpen kildekode-rammeverket, C++ og Python vil bli brukt til å programmere robotene.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå nøkkelbegrepene som brukes i robotteknologi.
• Forstå og administrere samspillet mellom programvare og maskinvare i et robotsystem.
• Forstå og implementere programvarekomponentene som underbygger robotikk.
• Bygg og bruk en simulert mekanisk robot som kan se, sanse, behandle, navigere og samhandle med mennesker gjennom stemmen.
• Forstå de nødvendige elementene av kunstig intelligens (maskinlæring, dyp læring, etc.) som gjelder for å bygge en smart robot.
• Implementer filtre (Kalman og partikkel) for å gjøre roboten i stand til å lokalisere bevegelige objekter i omgivelsene.
• Implementer søkealgoritmer og bevegelsesplanlegging.
• Implementer PID-kontroller for å regulere en robots bevegelse i et miljø.
• Implementer SLAM-algoritmer for å gjøre det mulig for en robot å kartlegge et ukjent miljø.
• Utvid en robots evne til å utføre komplekse oppgaver gjennom Deep Learning.
• Test og feilsøk en robot i realistiske scenarier.

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet), vil deltakerne lære de forskjellige teknologiene, rammeverkene og teknikkene for programmering av forskjellige typer roboter som skal brukes innen kjernefysisk teknologi og miljøsystemer.

4-ukers kurs holdes 5 dager i uken. Hver dag er 4 timer lang og består av forelesninger, diskusjoner og praktisk robotutvikling i et levende labmiljø. Deltakerne vil fullføre ulike virkelige prosjekter som gjelder for arbeidet deres for å praktisere den ervervede kunnskapen.

Målmaskinvaren for dette kurset vil bli simulert i 3D gjennom simuleringsprogramvare. Koden vil deretter bli lastet inn på fysisk maskinvare (Arduino eller annet) for endelig distribusjonstesting. ROS (Robot Operating System) åpen kildekode-rammeverket, C++ og Python vil bli brukt til å programmere robotene.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå nøkkelbegrepene som brukes i robotteknologi.
• Forstå og administrere samspillet mellom programvare og maskinvare i et robotsystem.
• Forstå og implementere programvarekomponentene som underbygger robotikk.
• Bygg og bruk en simulert mekanisk robot som kan se, sanse, behandle, navigere og samhandle med mennesker gjennom stemmen.
• Forstå de nødvendige elementene av kunstig intelligens (maskinlæring, dyp læring, etc.) som gjelder for å bygge en smart robot.
• Implementer filtre (Kalman og partikkel) for å gjøre roboten i stand til å lokalisere bevegelige objekter i omgivelsene.
• Implementer søkealgoritmer og bevegelsesplanlegging.
• Implementer PID-kontroller for å regulere en robots bevegelse i et miljø.
• Implementer SLAM-algoritmer for å gjøre det mulig for en robot å kartlegge et ukjent miljø.
• Test og feilsøk en robot i realistiske scenarier.

This is a classroom based training session in a presentation and Q&A format

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot IT-fagfolk på nybegynnernivå til mellomnivå som ønsker å forstå og implementere AI TRiSM i organisasjonene deres.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Ta tak i nøkkelbegrepene og viktigheten av AI-tillit, risiko og sikkerhetsstyring.
• Identifisere og redusere risiko knyttet til AI-systemer.
• Implementer beste praksis for sikkerhet for AI.
• Forstå overholdelse av regelverk og etiske hensyn for AI.
• Utvikle strategier for effektiv AI-styring og ledelse.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot digitale markedsførere, innholdsskapere og utviklere som ønsker å forstå virkningen av AI på søkemotorer, utforske mulighetene til Bing AI og lære om chatbot teknologier og deres applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene og fordelene med Bing AI.
• Identifiser de AI-drevne funksjonene i Bing og deres applikasjoner.
• Bruk Bing AI for å forbedre søkeresultater og brukeropplevelser.
• Vurder potensialet til AI i søkemotoroptimalisering (SEO) og innholdsskaping.
• Utforsk chatbot-teknologier og deres applikasjoner, inkludert Bing AI Chatbot.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å bruke IBM Cloud Pak til å forberede data for bruk i AI-løsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Cloud Pak for Data.
• Samle innsamling, organisering og analyse av data.
• Integrer Cloud Pak for Data med en rekke tjenester for å løse vanlige forretningsproblemer.
• Implementer arbeidsflyter for å samarbeide med teammedlemmer om utvikling av en AI-løsning.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og arkitekter på nybegynnernivå til mellomnivå som ønsker å lære grunnleggende om intelligent kjøring og hvordan de kan brukes i virkelige scenarier.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forklar de grunnleggende konseptene og prinsippene for AI og hvordan det kan brukes på kjøring.
• Forstå arkitekturen og komponentene til intelligente kjøresystemer.
• Lag og visualiser en sammensatt kjøremodell fra forskjellige designdisipliner.
• Kommuniser og kommenter problemer og tilbakemeldinger i modellen.
• Utfør kollisjonsdeteksjon og løsning mellom kjørescenarier.
• Simuler og kontroller kjøreplaner og kostnader.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot programvaretestere som ønsker å ha et AI-drevet programvaretestmiljø.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Automatiser generering og parameterisering av enhetstest med AI.
• Bruk maskinlæring i en virkelig verden.
• Automatiser generering og vedlikehold av API-tester med AI.
• Bruk maskinlæringsmetoder for å selvhelbrede utførelsen av Selenium tester.

Dette kurset bruker en praktisk tilnærming til undervisning i OptaPlanner . Den gir deltakerne verktøyene som trengs for å utføre de grunnleggende funksjonene til dette verktøyet.