Maskinlæring for Robotics Treningskurs

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot datavitere og softwareutviklere som ønsker å bruke AdaBoost til å bygge boosting-algoritmer for maskinlæring med Python.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

• Opprette det nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å bygge maskinlæringsmodeller med AdaBoost.
• Forstå ensemblæringsmetoden og hvordan man implementerer adaptiv boosting.
• Lære å bygge AdaBoost-modeller for å forbedre maskinlæringsalgoritmer i Python.
• Bruke hyperparameterjustering for å øke nøyaktigheten og ytelsen til AdaBoost-modeller.

Drone og fotogrammetri er nå essensielle verktøy i høypresisjonsovervåkning av infrastruktur. Med integrering av avanserte geodesiprinsipper, sanntidsmodellering og høypresisjonsdronekartlegging kan fagfolk oppnå dypere innsikt, nøyaktighet og produktivitet i konstruksjonsmiljøer.

Dette instruktørlede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå- og avanserte fagfolk som ønsker å anvende avanserte drone- og fotogrammetriarbeidsflyter, inkludert geodetiske kontroller og høypresisjonskartleggingsteknikker, på komplekse infrastrukturprosjekter.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Anvende avanserte fotogrammetriske metoder, inkludert RTK/PPK-arbeidsflyter og kalibrering av bakkekontroller.
• Integere geodetiske referansesystemer og prosjekter for store infrastruktursider.
• Designe presisjonsflymålinger tilpasset komplekst terreng og infrastrukturgeometri.
• Analysere fotogrammetridata med GIS programvare for struktursikkerhet, deformasjon og overholdelse av krav.

Format på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Avanserte øvelser og virkelige casestudier.
• Håndfast implementering med drone-data og modelleringverktøy.

Muligheter for kurskustomisering

• For å be om et kustomisert kurs for denne treningen, kontakt oss for å avtale.

Dette instruktørledede, live-training på nett eller på sted er rettet mot ingeniører og utviklere som ønsker å designe, utvikle og teste flygende kjøretøyer ved å utforske ulike luftfartsrobotikkkonsepter og verktøy.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper om luftfartsrobotikk.
• Modellere og designe UAVs og kvadrokoptere.
• Lære grunnleggende prinsipper om flykontroll og bevegelsesplanlegging.
• Lære å bruke ulike simuleringsverktøy for luftfartsrobotikk.

ArduPilot er en åpen kildekode autopilot programvarepakke for droner, rovere og andre ubemannede kjøretøyer. Den tilbyr avanserte funksjoner som autonom navigasjon, sanntidskommunikasjon med bakkestasjoner, og integrering med robotikk middleware som ROS2.

Dette instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåutviklere og tekniske fagpersoner som ønsker å designe, programmere og teste ubemannede luftfartøyer (UAVs) ved hjelp av ArduPilot.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Opprette en komplett utviklingsmiljø for ArduPilot.
• Konfigurer firmware, middleware og MAVLink APIer for UAV-kontroll.
• Bruke SITL-simulering for å teste og feilsøke dronenes oppførsel trygt.
• Utvide ArduPilot med ROS2 og integrere med eksterne verktøy eller sensorer.
• Utvikle autonom flylogikk og kjøre ende-til-ende UAV-oppdrag.

Formatet på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praksis.
• Hånds-på implementering i en live-lab-miljø.

Tilpasningsalternativer for kurset

• Denne treningen er basert på den åpen kildekode autopilot programvaren ArduPilot. For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere så vel som mindre tekniske personer som ønsker å bruke Auto-Keras til å automatisere prosessen med å velge og optimalisere en maskinlæringsmodell.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Automatiser prosessen med å trene opp svært effektive maskinlæringsmodeller.
• Søk automatisk etter de beste parametrene for dyplæringsmodeller.
• Bygg svært nøyaktige maskinlæringsmodeller.
• Bruk kraften til maskinlæring for å løse virkelige forretningsproblemer.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og dataanalytikere som ønsker å automatisere, evaluere og administrere prediktive modeller ved å bruke DataRobots maskinlæringsfunksjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Last inn datasett i DataRobot for å analysere, vurdere og kvalitetssjekke data.
• Bygg og tren modeller for å identifisere viktige variabler og møte prediksjonsmål.
• Tolke modeller for å skape verdifull innsikt som er nyttig for å ta forretningsbeslutninger.
• Overvåk og administrer modeller for å opprettholde en optimalisert prediksjonsytelse.

Dette instruktørførte, live-kurs i Norge (online eller på stedet) er rettet mot alle som ønsker å forstå grunnleggende prinsipper for UAS og anvende drone-teknologi i planlegging, drift, ledelse og analyse for ulike brancher.

ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Få grunnleggende kunnskap om UAVer og droner.
• Lære om droneklassifiseringer og bruk for å finne passende UAVer som dekker ulike behov.
• Vurdere leveringsalternativer og reglering for en konvenient drift av droner.
• Få forståelse for risikoer og etiske aspekter ved bruk av drone-teknologi.
• Utforske fremtidige bruksområder og kapasiteter for UAVer, inkludert integrasjon med andre teknologier.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot deltakere på nybegynnernivå til middels nivå som ønsker å lære å bruke droner og fotogrammetriteknikker for infrastrukturtilsyn i byggeprosjekter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om droner og fotogrammetri.
• Utvikle og gjennomføre droneflyplaner for byggeplasser.
• Utfør fotogrammetrisporing og lag detaljerte kart og 3D-modeller.
• Bruk fotogrammetridata for infrastrukturovervåking og problemdeteksjon.
• Bruk droneteknologi for å forbedre byggeplassens sikkerhet og effektivitet.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot landbruksteknikere, forskere og ingeniører som ønsker å bruke luftrobotikk for å optimalisere datainnsamling og analyse for landbruket.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå droneteknologi og regelverk knyttet til det.
• Distribuer droner for å innhente, behandle og analysere avlingsdata for å forbedre jordbruks- og landbruksmetoder.

Evo Max 4T er en profesjonell drone designet for avanserte luftoperasjoner, inspeksjoner og datainnsamling.

Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på sted) er rettet mot operatører på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å bruke Evo Max 4T trygt og effektivt for profesjonelle applikasjoner og forberede seg på offisiell sertifisering.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå tekniske spesifikasjoner og drift av Evo Max 4T-dronen.
• Bruke operasjonsprosedyrer for sikkerhet i luftaktiviteter.
• Overholde gjeldende AAC- og lokale droneregler.
• Implementere beste praksiser for effektiv og sikker drif av droner.
• Forberede seg på sertifisering/ lisensering gjennom teoretisk og praktisk opplæring.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hånd-på-praktisk med droneutstyr og simulere.
• Praktiske øvelser og virkelige flyscenarier.

Kurskustomiseringsmuligheter

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Dette instruktørledede, live trening (online eller på sted) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke Google’s ML Kit til å bygge maskinlæringsmodeller som er optimalisert for prosessering på mobile enheter.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til:

• Sette opp den nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne med utvikling av maskinlæringsfunksjoner for mobile apps.
• Integrere nye maskinlæringsteknologier i Android- og iOS-apper ved bruk av ML Kit APIs.
• Forbedre og optimalisere eksisterende appar ved bruk av ML Kit SDK for on-device prosessering og utplassering.

Praktisk Rapid Prototyping for Robotics med ROS 2 & Docker er et praktisk kurs som er designet for å hjelpe utviklere med å bygge, teste og distribuere robotapplikasjoner effektivt. Deltakerne vil lære hvordan man containeriserer robotmiljøer, integrerer ROS 2-pakker, og prototyper modulære robotsystemer ved hjelp av Docker for gjenbrukbarhet og skalerbarhet. Kurset legger vekt på agilitet, versjonskontroll og samarbeidspraksiser som er egnet for tidlige utviklings- og innovasjonsteam.

Dette instruktørledede, live-treningen (online eller lokalt) er rettet mot deltakere på begynner til mellomnivå som ønsker å akselerere robotikkutviklingsarbeidsflyter ved hjelp av ROS 2 og Docker.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Sette opp et ROS 2-utviklingsmiljø i Docker-kontainerer.
• Utvikle og teste robotprototyper i modulære, gjenbrukbare setup.
• Bruke simuleringstøy for å validere systematferdigheter før hardvareutvekling.
• Samarbeide effektivt ved hjelp av containeriserte robotprosjekter.
• Bruke kontinuerlige integrering og distribusjonkonsepter i robotics-pipelines.

Kursformat

• Interaktive forelesninger og demonstrasjoner.
• Praktiske øvelser med ROS 2- og Docker-miljøer.
• Mini-prosjekter fokuserende på reelle robotapplikasjoner.

Kurs tilpasningsmuligheter

• For å be om et tilpasset kurs, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot dataforskere og programvareutviklere som ønsker å bruke Random Forest til å bygge maskinlæringsalgoritmer for store datasett.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Opprette den nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å bygge maskinlæringsmodeller med Random Forest.
• Forstå fordelene med Random Forest og hvordan man implementerer den for å løse klassifiserings- og regresjonsproblemer.
• Lære å håndtere store datasett og tolke flere beslutningstre i Random Forest.
• Vurdere og optimalisere maskinlæringsmodellens ytelse ved å justere hyperparametrene.

I denne instruktørledede, live-kurs i Norge, vil deltagere lære hvordan de kan begynne å bruke ROS for deres robotikkprosjekter ved hjelp av visualiserings- og simuleringverktøy for robotikk.

Ettersom dette kurset er ferdig, vil deltagene kunne:

• Få en forståelse for grunnleggende ROS-konsepter.
• Lære hvordan man skaper et enkelt robotikkprosjekt ved hjelp av ROS.
• Lære hvordan man bruker forskjellige verktøy for robotikk, inkludert simulering- og visualiseringsverktøy.

Dette instruktørledet, live-kurs i Norge (online eller på sted) er rettet mot begynner-nivå til mellomnivå og potensielt avansert-nivå robotutviklere som ønsker å lære hvordan man bruker ROS for å programmere mobil roboter med Python.

Avslutningen av dette kurset vil deltakerne være i stand til å:

• Sette opp et utviklingsmiljø som inkluderer ROS, Python og en mobil robotplattform.
• Opprette og kjøre ROS-noder, -temaer, -tjenester og -aksjoner ved hjelp av Python.
• Bruke ROS-verktøy og -utiliteter for å overvåke og feilsøke ROS-applikasjoner.
• Bruke ROS-pakker og biblioteker for å utføre vanlige oppgaver for mobil roboter.
• Integrasjon av ROS med andre rammer og verktøy.
• Feilsøke og felsøke ROS-applikasjoner.