Artificial Intelligence (AI) for Mechatronics培訓
機電一體化(又名機電一體化工程)是機械、電子和計算機科學的結合。
這種以講師為主導的現場培訓(現場或遠端)針對希望瞭解人工智慧對機電一體化系統的適用性的工程師。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 大致瞭解人工智慧、機器學習和計算智慧。
- 了解神經網路的概念和不同的學習方法。
- 有效地選擇人工智慧方法來解決現實生活中的問題。
- 在機電一體化工程中實施 AI 應用。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在現場實驗室環境中實際實施。
課程定製選項
- 如需申請此課程的定製培訓,請聯繫我們進行安排。
課程簡介
介紹
概述 Artificial Intelligence (AI)
- 機器學習
- 計算智慧
理解 Neural Networks 的概念
- 生成網路
- 深度神經網路
- 卷積神經網路
瞭解各種學習方法
- 監督學習
- 無監督學習
- 強化學習
- 半監督學習
其他計算智能演算法
- 模糊系統
- 進化演算法
探索人工智慧優化方法
- 有效選擇 AI 方法
學習隨機動力學 Programming
- 與人工智慧的關係
利用 AI 實現機電一體化應用
- 葯
- 救
- 防禦
- 與行業無關的趨勢
案例研究:智慧機器人汽車
Programming 機器人的主要系統
- 規劃專案
實施 AI 功能
- Searching 和運動控制
- 定位和映射
- 跟蹤和控制
摘要和後續步驟
最低要求
- 對計算機科學和工程有基本的瞭解
觀眾
- 工程師
Open Training Courses require 5+ participants.
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Artificial Intelligence (AI) for Mechatronics - 咨詢詢問
咨詢詢問
客戶評論 (5)
亨特很棒,非常有吸引力,知識淵博,風度翩翩。 做得很好。
Rick Johnson - Laramie County Community College
Course - Artificial Intelligence (AI) Overview
機器翻譯
Very flexible.
Frank Ueltzhoffer
Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Course - Neural Network in R
Ann created a great environment to ask questions and learn. We had a lot of fun and also learned a lot at the same time.
Gudrun Bickelq
Course - Introduction to the use of neural networks
It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.
Jonathan Blease
Course - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)
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By the end of this training, participants will be able to:
- Understand basic concepts in probability and statistics, and apply them to real-world scenarios.
- Write and understand procedural, functional, and object-oriented programming code.
- Implement machine learning techniques such as classification, clustering, and neural networks.
- Develop AI solutions using rules engines and expert systems for problem-solving.
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21 時間:人工神經網路是一種計算數據模型,用於開發能夠執行“智慧”任務的 Artificial Intelligence (AI) 系統。Neural Networks 通常用於 Machine Learning (ML) 應用程式,這些應用程式本身就是 AI 的一種實現。Deep Learning 是 ML 的一個子集。
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- Understand and implement various Machine Learning algorithms.
- Prepare data and models for machine learning applications.
- Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
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在這個由講師指導的實時培訓中,參與者將學習如何使用Microsoft Azure輕鬆創建智能機器人
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解智能機器人的基礎知識
- 了解如何使用雲應用程序創建智能機器人
- 了解如何使用Microsoft Bot Framework,Bot Builder SDK和Azure Bot服務
- 了解如何使用bot模式設計機器人
- 使用Microsoft Azure開發他們的第一個智能機器人
聽眾
- 開發商
- 愛好者
- 工程師
- IT專業人士
課程形式
- 部分講座,部分討論,練習和繁重的實踐練習
Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
21 時間:人工神經網絡是一種計算數據模型,用於開發能夠執行“智能”任務的Artificial Intelligence (AI)系統。 Neural Networks通常用於Machine Learning (ML)應用程序,它們本身就是AI的一種實現。 Deep Learning是ML的一個子集。
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By the end of this training, participants will be able to:
- Apply core statistical methods to pattern recognition.
- Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
- Implement advanced techniques for complex problem-solving.
- Improve prediction accuracy by combining different models.
Developing a Bot
14 時間:機器人或聊天機器人就像一個計算機助手,用於在各種消息傳遞平臺上自動進行使用者交互,並更快地完成工作,而無需使用者與另一個人交談。
在這個由講師指導的現場培訓中,參與者將學習如何開始開發機器人,因為他們使用機器人開發工具和框架逐步創建範例聊天機器人。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解機器人的不同用途和應用
- 了解開發機器人的完整過程
- 探索用於構建機器人的不同工具和平臺
- 為 Facebook Messenger 構建示例聊天機器人
- 使用 Microsoft Bot Framework 生成示例聊天機器人
觀眾
- 有興趣創建自己的機器人的開發人員
課程形式
- 部分講座,部分討論,練習和大量動手練習
Introduction Deep Learning & Neural Networks for Engineers
21 時間:類型:理論培訓,應用事先由學生決定,在烤寬麵條或Keras上,取決於教學組
教學方法:演講、交流和案例研究
人工智慧在顛覆了許多科學領域之後,已經開始徹底改變許多經濟部門(工業、醫學、通信等)。然而,它在主流媒體上的呈現往往是一種幻想,與Machine Learning或Deep Learning領域的真實情況相去甚遠。本培訓的目的是為已經掌握計算機工具(包括基本軟體程式設計)的工程師介紹 Deep Learning 及其不同的專業領域,從而介紹當今存在的主要網路架構。如果在課程中回憶起數學的基礎知識,建議學習 BAC+2 類型的數學水準,以獲得更舒適的體驗。跳過數學軸,只保持“系統”的視野是絕對可能的,但這種方法會極大地限制你對主題的理解。
Physical AI for Robotics and Automation
21 時間:這種由講師指導的現場培訓香港(在線或現場)面向希望提高設計、程式設計和部署智慧機器人系統以實現自動化及其他領域的技能的中級參與者。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 Physical AI 的原理及其在機器人和自動化中的應用。
- 為動態環境設計和程式設計智慧機器人系統。
- 實施 AI 模型,以便在機器人中進行自主決策。
- 利用模擬工具進行機器人測試和優化。
- 解決感測器融合、實時處理和能源效率等挑戰。
Smart Robots for Developers
84 時間:智慧機器人是一個 Artificial Intelligence (AI) 系統,它可以從其環境和經驗中學習,並在這些知識的基礎上構建其能力。Smart Robots 可以與人類合作,與他們一起工作並從他們的行為中學習。此外,他們不僅能夠完成體力勞動,還能完成認知任務。除了物理機器人之外,Smart Robots也可以純粹基於軟體,作為軟體應用程式駐留在計算機中,沒有移動部件或與世界的物理交互。
在這個由講師指導的現場培訓中,參與者將學習用於對不同類型的機械 Smart Robots 進行程式設計的不同技術、框架和技巧,然後應用這些知識來完成他們自己的智慧機器人專案。
本課程分為 4 個部分,每個部分包括為期三天的講座、討論和在現場實驗室環境中動手開發機器人。每個部分都將以一個實用的實踐項目結束,讓參與者練習和展示他們所獲得的知識。
本課程的目標硬體將通過模擬軟體進行3D類比。ROS(機器人操作系統)開源框架 C++ 和 Python 將用於對機器人進行程式設計。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解機器人技術中使用的關鍵概念
- 瞭解和管理機器人系統中軟體和硬體之間的交互
- 瞭解並實施支撐 Smart Robots 的軟體元件
- 構建和操作類比機械智慧機器人,該機器人可以通過語音看到、感知、處理、抓取、導航並與人類互動
- 通過 Deep Learning 擴展智慧機器人執行複雜任務的能力
- 在實際場景中測試智能機器人並排除故障
觀眾
- 開發人員
- 工程師
課程形式
- 部分講座、部分討論、練習和大量動手實踐
注意
- 要定製本課程的任何部分(程式設計語言、機器人模型等),請聯繫我們進行安排。
TPU Programming: Building Neural Network Applications on Tensor Processing Units
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 在大量數據上訓練各種類型的神經網路。
- 使用 TPU 可將推理過程速度提高多達兩個數量級。
- 利用 TPU 處理圖像搜索、雲視覺和照片等密集型應用程式。