I corsi di formazione Artificial Intelligence (AI) con istruttori locali dimostrano attraverso attività pratiche come implementare le soluzioni AI per risolvere i problemi del mondo reale. La formazione AI è disponibile come formazione dal vivo in loco o formazione dal vivo a distanza. La formazione in loco può essere svolta presso la sede del cliente a Italia o nei centri di formazione NobleProg a Italia. La formazione in remoto dal vivo viene effettuata tramite un desktop remoto interattivo. NobleProg, il tuo fornitore di formazione locale.
Recensioni
Lui è stato molto istruttivo e utile.
Pratheep Ravy
Corso: Predictive Modelling with R
Machine Translated
Era molto interattivo e più rilassato e informale del previsto. Abbiamo trattato molti argomenti nel tempo e il formatore è sempre stato propenso a parlare più in dettaglio o più in generale sugli argomenti e su come erano correlati. Sento che la formazione mi ha dato gli strumenti per continuare ad apprendere invece di essere una sessione unica in cui l'apprendimento si interrompe una volta finito, il che è molto importante data la scala e la complessità dell'argomento.
Jonathan Blease
Corso: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Ann ha creato un ambiente fantastico per fare domande e imparare. Ci siamo divertiti molto e abbiamo anche imparato molto allo stesso tempo.
Gudrun Bickelq
Corso: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
La parte interattiva, adattata alle nostre esigenze specifiche.
Thomas Stocker
Corso: Introduction to the use of neural networks
Machine Translated
Mi sono piaciuti gli esercizi.
Office for National Statistics
Corso: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
Ho davvero apprezzato l'approccio pratico.
Kevin De Cuyper
Corso: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
gamma di materiali
Maciej Jonczyk
Corso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
sistematizzare le conoscenze nel campo della ML
Orange Polska
Corso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
L'allenatore era così preparato e comprendeva le aree che mi interessavano.
Mohamed Salama
Corso: Data Mining & Machine Learning with R
Machine Translated
L'argomento è molto interessante.
Wojciech Baranowski
Corso: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Formazione teorica e volontà dei formatori di risolvere i problemi con i partecipanti dopo la formazione.
Grzegorz Mianowski
Corso: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Argomento. Molto interessante!.
Piotr
Corso: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Esercizi dopo ogni argomento sono stati davvero utili, nonostante ci fossero troppo complicati alla fine. In generale, il materiale presentato è stato molto interessante e coinvolgente! Gli esercizi con il riconoscimento delle immagini erano fantastici.
Dolby Poland Sp. z o.o.
Corso: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Penso che se l'addestramento fosse fatto in polacco, permetterebbe al formatore di condividere le sue conoscenze in modo più efficiente.
Radek
Corso: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
La panoramica globale dell'apprendimento approfondito.
Bruno Charbonnier
Corso: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Gli esercizi sono sufficientemente pratici e non richiedono una conoscenza approfondita in Python .
Alexandre GIRARD
Corso: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Fare esercizi su esempi reali usando Eras. L'Italia ha pienamente compreso le nostre aspettative su questa formazione.
Paul Kassis
Corso: Advanced Deep Learning
Machine Translated
Ho davvero apprezzato le risposte cristalline di Chris alle nostre domande.
Léo Dubus
Corso: Réseau de Neurones, les Fondamentaux en utilisant TensorFlow comme Exemple
Machine Translated
In generale mi è piaciuto l'allenatore esperto.
Sridhar Voorakkara
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Sono rimasto stupito dallo standard di questa classe - direi che era standard universitario.
David Relihan
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Ottima panoramica generale. Go od fondo sul perché tensorflow funziona come lo fa.
Kieran Conboy
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Mi è piaciuta l'opportunità di porre domande e ottenere spiegazioni più approfondite della teoria.
Sharon Ruane
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Abbiamo ottenuto molte più informazioni sull'argomento. Alcune belle discussioni sono state fatte con alcuni argomenti reali all'interno della nostra azienda.
Sebastiaan Holman
Corso: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
La formazione ha fornito le giuste basi che ci consentono di espanderci ulteriormente, mostrando come teoria e pratica vadano di pari passo. In realtà mi ha interessato di più l'argomento di quanto non fossi prima.
Jean-Paul van Tillo
Corso: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Ho apprezzato molto la copertura e la profondità degli argomenti.
Anirban Basu
Corso: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Il formatore ha spiegato molto facilmente argomenti difficili e avanzati.
Leszek K
Corso: Artificial Intelligence Overview
Machine Translated
Mi sono piaciute le nuove intuizioni nel deep machine learning.
Josip Arneric
Corso: Neural Network in R
Machine Translated
Abbiamo acquisito una certa conoscenza di NN in generale, e quello che è stato il più interessante per me sono stati i nuovi tipi di NN che sono popolari al giorno d'oggi.
Tea Poklepovic
Corso: Neural Network in R
Machine Translated
Ho apprezzato soprattutto i grafici in R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Corso: Neural Network in R
Machine Translated
La profonda conoscenza del formatore sull'argomento.
Sebastian Görg
Corso: Introduction to Deep Learning
Machine Translated
Approccio molto aggiornato o CPI (flusso tensoriale, epoca, apprendimento) per l'apprendimento automatico.
Paul Lee
Corso: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Molto flessibile
Frank Ueltzhöffer
Corso: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
In genere mi è piaciuta la flessibilità.
Werner Philipp
Corso: Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
Machine Translated
Date le prospettive della tecnologia: quale tecnologia / processo potrebbe diventare più importante in futuro; vedi, per che cosa può essere usata la tecnologia.
Commerzbank AG
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Ho tratto beneficio dalla selezione degli argomenti. Stile di allenamento Orientamento alla pratica.
Commerzbank AG
Corso: Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Machine Translated
Tutto come
蒙 李
Corso: Machine Learning Fundamentals with Python
Machine Translated
modo di condurre ed esempio dato dal trainer
ORANGE POLSKA S.A.
Corso: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Possibilità di discutere autonomamente i problemi proposti
ORANGE POLSKA S.A.
Corso: Machine Learning and Deep Learning
Machine Translated
Comunicazione con i docenti
文欣 张
Corso: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Mi piace
lisa xie
Corso: Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Machine Translated
Approfondita trattazione di argomenti di apprendimento automatico, in particolare reti neurali. Demistificato molto dell'argomento.
Sacha Nandlall
Corso: Python for Advanced Machine Learning
Machine Translated
Questo è uno dei migliori corsi pratici di programmazione che abbia mai seguito.
Laura Kahn
Corso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Questo è uno dei migliori corsi di formazione online che abbia mai seguito nella mia carriera di 13 anni. Continuate così!.
Corso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
un sacco di esercizi che posso usare direttamente nel mio lavoro.
Alior Bank S.A.
Corso: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
Esempi su dati reali.
Alior Bank S.A.
Corso: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
neuralnet, pROC in un ciclo.
Alior Bank S.A.
Corso: Sieci Neuronowe w R
Machine Translated
Lo stile di formazione di Richard lo rendeva interessante, gli esempi del mondo reale usati contribuivano a portare a casa i concetti.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Corso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Il contenuto, come ho trovato molto interessante e penso che mi avrebbe aiutato nel mio ultimo anno all'Università.
Krishan Mistry - NBrown Group
Corso: From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
Mi piacevano davvero gli esercizi
L M ERICSSON LIMITED
Corso: Machine Learning
Machine Translated
gli esercizi di laboratorio
Marcell Lorant - L M ERICSSON LIMITED
Corso: Machine Learning
Machine Translated
Questo è uno dei migliori corsi di formazione online che abbia mai seguito nella mia carriera di 13 anni. Continuate così!.
Corso: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Schema generale del corso Artificial Intelligence
Nome del corso
Durata
Overview
Nome del corso
Durata
Overview
7 hours
This instructor-led, live training in Italia (online or onsite) is aimed at software engineers or anyone who wish to learn how to use Vertex AI to perform and complete machine learning activities.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand how Vertex AI works and use it as a machine learning platform.
- Learn about machine learning and NLP concepts.
- Know how to train and deploy machine learning models using Vertex AI.
7 hours
AlphaFold è un sistema Artificial Intelligence (AI) che esegue la previsione delle strutture proteiche. È sviluppato da Alphabet’s/Google’s DeepMind come un sistema di apprendimento profondo che può prevedere con precisione i modelli 3D delle strutture proteiche.
Questo allenamento guidato da istruttori, in diretta (online o on-site) è rivolto ai biologisti che vogliono capire come AlphaFold funziona e utilizzare i modelli AlphaFold come guide nei loro studi sperimentali.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
-
Conoscere i principi di base AlphaFold.
Scopri come AlphaFold funziona.
Imparare a interpretare AlphaFold le previsioni e i risultati.
-
Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
-
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
14 hours
Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) è un software di visualizzazione del mining di dati open source. Fornisce una raccolta di algoritmi di apprendimento automatico per la preparazione dei dati, la classificazione, il clustering e altre attività di mining dei dati.
Questo istruttore guidato, la formazione in diretta (online o on-site) è rivolto ad analisti di dati e scienziati di dati che vogliono utilizzare Weka per svolgere compiti di mining dei dati.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
-
Installazione e configurazione Weka
Comprendere il Weka ambiente e il lavoro.
Eseguire i compiti di mining dei dati utilizzando Weka.
-
Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
-
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
7 hours
This instructor-led, live training in Italia (online or onsite) is aimed at developers who wish to learn about ProjectQ and how to utilize it for implementing quantum programs.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn what is ProjectQ and what it is used for.
- Use the ProjectQ framework to perform quantum programming.
- Translate quantum programs to any back-end.
14 hours
L'obiettivo di questo corso è quello di fornire una competenza di base nell'applicare Machine Learning metodi in pratica. Attraverso l'uso del linguaggio di programmazione Python e le sue varie biblioteche, e sulla base di un sacco di esempi pratici, questo corso insegna come utilizzare i blocchi di costruzione più importanti di Machine Learning, come prendere decisioni di modelli di dati, interpretare le uscite degli algoritmi e valutare i risultati.
Il nostro obiettivo è quello di fornirvi le competenze per comprendere e utilizzare con fiducia gli strumenti più fondamentali della scatola di strumenti Machine Learning e evitare le cadute comuni delle applicazioni Data Science.
21 hours
In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti apprenderanno le tecniche di machine learning più rilevanti e all'avanguardia in Python mentre costruiscono una serie di applicazioni demo che includono immagini, musica, testo e dati finanziari Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Implementare algoritmi e tecniche di apprendimento automatico per risolvere problemi complessi Applicare l'apprendimento approfondito e l'apprendimento semisupervato alle applicazioni che coinvolgono immagini, musica, testo e dati finanziari Spingere gli algoritmi Python al massimo potenziale Usa librerie e pacchetti come NumPy e Theano Pubblico Sviluppatori Gli analisti Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
21 hours
Si stima che i dati non strutturati rappresentino oltre il 90 percento di tutti i dati, in gran parte sotto forma di testo. Post di blog, tweet, social media e altre pubblicazioni digitali si aggiungono continuamente a questo crescente corpus di dati. Questo corso dal vivo con istruttore è incentrato sull'estrazione di approfondimenti e significato da questi dati. Utilizzando le librerie R Language and Natural Language Processing (NLP) , combiniamo concetti e tecniche di informatica, intelligenza artificiale e linguistica computazionale per comprendere algoritmicamente il significato dietro i dati di testo. Esempi di dati sono disponibili in varie lingue per esigenze del cliente. Al termine di questa formazione i partecipanti saranno in grado di preparare set di dati (grandi e piccoli) da fonti disparate, quindi applicare gli algoritmi giusti per analizzare e riferire sul suo significato.
- Parte lezione, parte discussione, pratica pratica pesante, prove occasionali per valutare la comprensione
28 hours
l'obiettivo di questo corso è quello di fornire una competenza generale nell'applicazione dei metodi di Machine Learning nella pratica. Attraverso l'uso del linguaggio di programmazione Python e delle sue varie biblioteche, e sulla base di una moltitudine di esempi pratici, questo corso insegna come utilizzare i più importanti elementi costitutivi del machine learning, come prendere decisioni di modellazione dei dati, interpretare il output degli algoritmi e convalidare i risultati.
il nostro obiettivo è quello di darvi le competenze per capire e utilizzare gli strumenti più fondamentali dalla Toolbox di Machine Learning con fiducia ed evitare le insidie comuni delle applicazioni di Data Science.
28 hours
Questo corso introduce linguisti o programmatori a NLP in Python. Durante questo corso utilizzeremo principalmente nltk.org (Natural Language Tool Kit), ma utilizzeremo anche altre biblioteche rilevanti e utili per il NLP. Al momento possiamo condurre questo corso in Python 2.x o Python 3.x. Gli esempi sono in inglese o in mandarino (普通话). Altri linguaggi possono essere forniti anche se accettati prima della prenotazione.
35 hours
Questo è un introduttivo di 5 giorni a Data Science e AI. Il corso viene fornito con esempi ed esercizi con Python
28 hours
Questo è un corso di 4 giorni che introduce AI e la sua applicazione utilizzando il linguaggio di programmazione Python. C'è un'opzione per avere un giorno supplementare per intraprendere un progetto AI alla conclusione di questo corso.
21 hours
Profondamente Reinforcement Learning riferisce alla capacità di un agente artificiale " di imparare da prova e errore e punizioni. Un agente artifiziale mira a emulare un umano ' capacità di ottenere e costruire conoscenza proprio, direttamente da entrate prima come la visione. Per realizzare l'apprendimento di rafforzamento, vengono utilizzate le reti di apprendimento profonde e neurale. L'apprendimento di riforzamento è diverso dall'apprendimento macchina e non affida sugli approcchi di apprendimento superviso e non supervisati.In questo instruttore, la formazione viva, i partecipanti imparanno i fondamentali della Deep Reinforcement Learning, in quanto passono attraverso la creazione di un Deep Learning Agente.Al fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Capito i concetti chiavi dietro la Profonda Reinforcement Learning e possono distinguirlo da Machine Learning Applicare algoritmi avanzati Reinforcement Learning per risolvere problemi del mondo reale Construire un Deep Learning Agente
- Sviluppotori dati scientifici
- Parti, discussione parziale, esercizi e pratica pesante
14 hours
IBM Cloud Pak for Data è una piattaforma software multi-cloud per la raccolta, l'organizzazione e l'analisi dei dati per l'uso nell'AI.
Questo allenamento guidato da istruttori, in diretta (online o on-site) è rivolto a scienziati dei dati che vogliono utilizzare IBM Cloud Pak per preparare i dati per l'uso in soluzioni AI.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
-
Installare e configurare Cloud Pak per i dati.
Unificare la raccolta, l’organizzazione e l’analisi dei dati.
Integrare Cloud Pak per i dati con una varietà di servizi per risolvere problemi aziendali comuni.
Implementa i flussi di lavoro per collaborare con i membri della squadra sullo sviluppo di una soluzione AI.
-
Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
-
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
28 hours
L'apprendimento automatico è un ramo dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di imparare senza essere esplicitamente programmati.
L'apprendimento profondo è un sub-campo di apprendimento automatico che utilizza metodi basati sulle rappresentazioni e le strutture dei dati di apprendimento come le reti neurali.
Python è un linguaggio di programmazione di alto livello famoso per la sua chiara sintasi e leggibilità del codice.
In questa formazione diretta da istruttori, i partecipanti impareranno come implementare modelli di apprendimento profondo per telecom utilizzando Python mentre passano attraverso la creazione di un modello di rischio di credito profondo.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
-
Comprendere i concetti fondamentali dell’apprendimento profondo.
Scopri le applicazioni e gli usi dell'apprendimento profondo in telecom.
Utilizzare Python, Keras, e TensorFlow per creare modelli di apprendimento profondo per telecom.
Costruisci il tuo modello di profondità di apprendimento del cliente utilizzando Python.
-
Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
-
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
14 hours
Embedding Projector è un'applicazione web opensource per la visualizzazione dei dati utilizzati per addestrare i sistemi di machine learning Creato da Google, fa parte di TensorFlow Questo corso di formazione dal vivo con istruttore introduce i concetti alla base di Embedding Projector e accompagna i partecipanti attraverso la configurazione di un progetto dimostrativo Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Scopri come i dati vengono interpretati dai modelli di apprendimento automatico Navigare attraverso le viste 3D e 2D dei dati per comprendere come un algoritmo di apprendimento automatico lo interpreti Comprendere i concetti dietro Embeddings e il loro ruolo nella rappresentazione di vettori matematici per immagini, parole e numeri Esplora le proprietà di un incorporamento specifico per comprendere il comportamento di un modello Applicare Embedding Project ai casi d'uso del mondo reale come costruire un sistema di raccomandazione di canzoni per gli amanti della musica Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
7 hours
Questo corso è stato creato per manager, architetti di soluzioni, ufficiali di innovazione, CTO, architetti di software e chiunque sia interessato a una panoramica dell'intelligenza artificiale applicata e la previsione più vicina per il suo sviluppo.
21 hours
Questo corso utilizza un approccio pratico all'insegnamento di OptaPlanner . Fornisce ai partecipanti gli strumenti necessari per eseguire le funzioni di base di questo strumento.
28 hours
Questo corso di quattro giorni ha lo scopo di insegnare come funzionano gli algoritmi genetici; copre anche come selezionare i parametri del modello di un algoritmo genetico; ci sono molte applicazioni per algoritmi genetici in questo corso e problemi di ottimizzazione vengono affrontati con gli algoritmi genetici.
7 hours
Questa è una sessione di formazione in classe in una presentazione e un formato di domande e risposte
14 hours
Intelligent Process Automation, o IPA, si riferisce all'utilizzo dell'intelligenza Artificial Intelligence (AI) , della robotica e dell'integrazione con servizi di terze parti per estendere la potenza dell'RPA. Questo addestramento dal vivo con istruttore (in loco o remoto) è rivolto a persone tecniche che desiderano installare o estendere un sistema RPA con capacità più intelligenti. Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Installa e configura UiPath IPA.
- Abilita i robot per gestire altri robot.
- Applicare la visione computerizzata per individuare con precisione gli oggetti dello schermo.
- Abilita i robot in grado di rilevare schemi linguistici ed eseguire analisi del sentiment su contenuti non strutturati.
- Conferenza e discussione interattiva.
- Molti esercizi e pratiche.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.
- Per ulteriori informazioni su UiPath IPA, visitare: https: // www. UiPath .com / rpa / automazione dei processi intelligenti
14 hours
Il test del software è il processo di valutazione della validità delle funzionalità di un'applicazione software. L'integrazione dell'intelligenza artificiale nell'ambiente di test del software consente al processo di essere guidato dall'intelligenza artificiale, velocizzando la creazione, l'esecuzione e la manutenzione dei test.
Questa formazione dal vivo con istruttore (in loco o in remoto) è rivolta ai tester di software che desiderano avere un ambiente di test software basato sull'iA.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Automatizza la generazione e la parametrizzazione degli unit test con l'ia.
- Applica l'apprendimento automatico in un caso d'uso reale.
- Automatizza la generazione e la manutenzione dei test API con l'iaatura.
- Usa i metodi di apprendimento automatico per auto-guarire l'esecuzione di Selenium test.
- Lezione interattiva e discussione.
- Un sacco di esercizi e pratica.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, vi preghiamo di contattarci per organizzare.
7 hours
L’intelligenza artificiale (AI) è l’intelligenza per le macchine che svolgono compiti specifici riconoscendo i modelli nei dati. AI consente agli utenti di hackerare il successo delle campagne di marketing digitale.
Questo allenamento diretto da istruttori, in diretta (online o on-site) è rivolto ai marketer che vogliono utilizzare l'AI per migliorare le strategie di marketing digitale attraverso preziose conoscenze dei clienti.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
-
Leverage software AI per migliorare il modo in cui i marchi si collegano agli utenti.
Utilizzare chatbots per ottimizzare l’esperienza utente.
Aumentare la produttività e il reddito attraverso l'automazione dei compiti.
-
Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
-
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
21 hours
Robotics è un'area dell'intelligenza artificiale (AI) che si occupa della programmazione e del design di macchine intelligenti ed efficienti.
Questo allenamento diretto da istruttori, in diretta (online o on-site) è rivolto agli ingegneri che vogliono programmare e creare robot attraverso metodi AI di base.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
-
Implementa i filtri (Kalman e particelle) per consentire al robot di localizzare oggetti in movimento nel suo ambiente.
Implementazione di algoritmi di ricerca e di pianificazione del movimento.
Implementazione PID controlli per regolare il movimento di un robot all'interno di un ambiente.
Implementa gli algoritmi SLAM per consentire a un robot di mappare un ambiente sconosciuto.
-
Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
-
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
7 hours
Artificial Intelligence (AI) è la simulazione dell'intelligenza umana in macchine che sono progettate per pensare e agire come gli esseri umani. Si copre una varietà di tecnologie, come l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo, ed è utilizzato per varie applicazioni aziendali e aziendali per risolvere sfide e esigenze organizzative.
Questo istruttore guidato, la formazione in diretta (online o on-site) è rivolto a manager e leader aziendali che vogliono conoscere i fondamenti dell'intelligenza artificiale e gestire progetti AI per la loro organizzazione.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di comprendere l'AI a livello tecnico e di strategizzare utilizzando i dati e le risorse della loro organizzazione per gestire con successo i progetti AI.
Il formato del corso
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Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
-
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
80 hours
Robotics e Artificial Intelligence (AI) sono strumenti potenti per lo sviluppo di sistemi di sicurezza nelle strutture nucleari.
In questo corso di formazione diretto da insegnanti (online o on-site), i partecipanti impareranno le diverse tecnologie, quadri e tecniche per la programmazione di diversi tipi di robot da utilizzare nel campo della tecnologia nucleare e dei sistemi ambientali.
Il corso di 4 settimane si svolge 5 giorni alla settimana. Ogni giorno è lungo 4 ore e si compone di lezioni, discussioni e lo sviluppo pratico di robot in un ambiente di laboratorio dal vivo. I partecipanti completeranno diversi progetti del mondo reale applicabili al loro lavoro al fine di praticare le loro conoscenze acquisite.
Il hardware target per questo corso sarà simulato in 3D attraverso il software di simulazione. Il codice sarà quindi caricato sul hardware fisico (Arduino o altro) per il test di implementazione finale. Il ROS (Robot Operating System) framework open-source, C++ e Python sarà utilizzato per la programmazione dei robot.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
I partecipanti dovranno fornire il proprio hardware.
Opzioni di personalizzazione del corso
-
Comprendere i concetti chiave utilizzati nelle tecnologie robotiche.
Comprendere e gestire l’interazione tra software e hardware in un sistema robotico.
Comprendere e implementare i componenti software che sostengono la robotica.
Costruisci e gestisci un robot meccanico simulato che può vedere, sentire, elaborare, navigare e interagire con gli esseri umani attraverso la voce.
Comprendere gli elementi necessari dell’intelligenza artificiale (apprendimento automatico, apprendimento profondo, ecc.) Per costruire un robot intelligente.
I filtri di implementazione (Kalman e particelle) permettono al robot di localizzare oggetti in movimento nel suo ambiente.
Implementazione di algoritmi di ricerca e di pianificazione del movimento.
Implementazione PID controlli per regolare il movimento di un robot all'interno di un ambiente.
Implementa gli algoritmi SLAM per consentire a un robot di mappare un ambiente sconosciuto.
Testare e risolvere i problemi di un robot in scenari reali.
-
Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
-
I kit hardware saranno confermati dall'insegnante prima dell'allenamento. I kit contengono più o meno i seguenti componenti:
Arduino Il Consiglio
Il motore controller
Sensore di distanza
bluetooth schiavo
Prototyping tavolo e cavi
Il cavo USB
Il kit di veicolo
-
Per personalizzare qualsiasi parte di questo corso (lingua di programmazione, modello robot, microcontroller, ecc.) Si prega di contattarci per organizzare.
120 hours
Robotics e Artificial Intelligence (AI) sono strumenti potenti per lo sviluppo di sistemi di sicurezza nelle strutture nucleari.
In questo corso di formazione diretto da insegnanti (online o on-site), i partecipanti impareranno le diverse tecnologie, quadri e tecniche per la programmazione di diversi tipi di robot da utilizzare nel campo della tecnologia nucleare e dei sistemi ambientali.
Il corso di 6 settimane si svolge 5 giorni alla settimana. Ogni giorno è lungo 4 ore e si compone di lezioni, discussioni e lo sviluppo pratico di robot in un ambiente di laboratorio dal vivo. I partecipanti completeranno diversi progetti del mondo reale applicabili al loro lavoro al fine di praticare le loro conoscenze acquisite.
Il hardware target per questo corso sarà simulato in 3D attraverso il software di simulazione. Il ROS (Robot Operating System) framework open-source, C++ e Python sarà utilizzato per la programmazione dei robot.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
-
Comprendere i concetti chiave utilizzati nelle tecnologie robotiche.
Comprendere e gestire l’interazione tra software e hardware in un sistema robotico.
Comprendere e implementare i componenti software che sostengono la robotica.
Costruisci e gestisci un robot meccanico simulato che può vedere, sentire, elaborare, navigare e interagire con gli esseri umani attraverso la voce.
Comprendere gli elementi necessari dell’intelligenza artificiale (apprendimento automatico, apprendimento profondo, ecc.) Per costruire un robot intelligente.
I filtri di implementazione (Kalman e particelle) permettono al robot di localizzare oggetti in movimento nel suo ambiente.
Implementazione di algoritmi di ricerca e di pianificazione del movimento.
Implementazione PID controlli per regolare il movimento di un robot all'interno di un ambiente.
Implementa gli algoritmi SLAM per consentire a un robot di mappare un ambiente sconosciuto.
Estendere la capacità di un robot di svolgere compiti complessi attraverso Deep Learning.
Testare e risolvere i problemi di un robot in scenari reali.
-
Interattiva lezione e discussione.
Molti esercizi e pratiche.
Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
-
Per personalizzare qualsiasi parte di questo corso (lingua di programmazione, modello robot, ecc.) Si prega di contattarci per organizzare.
7 hours
La formazione è rivolta a persone che vogliono apprendere le basi delle reti neurali e le loro applicazioni.
14 hours
Questo corso è un'introduzione all'applicazione delle reti neurali nei problemi del mondo reale utilizzando il software del progetto R.
14 hours
Questo corso di formazione è rivolto a persone che desiderano applicare l' Machine Learning in applicazioni pratiche. Pubblico Questo corso è rivolto a data scientist e statistici che hanno una certa familiarità con le statistiche e sanno programmare R (o Python o altra lingua scelta). L'enfasi di questo corso è sugli aspetti pratici della preparazione, esecuzione, analisi e visualizzazione di dati / modelli. Lo scopo è quello di fornire applicazioni pratiche Machine Learning ai partecipanti interessati ad applicare i metodi di lavoro. Esempi specifici di settore vengono utilizzati per rendere la formazione rilevante per il pubblico.
21 hours
La rete neurale artificiale è un modello di dati computazionale utilizzato nello sviluppo di sistemi di Artificial Intelligence (AI) in grado di eseguire attività "intelligenti". Neural Networks sono comunemente utilizzate nelle applicazioni di Machine Learning (ML), che sono esse stesse un'implementazione dell'IA. Deep Learning è un sottoinsieme di ML.
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2023-02-27 09:30
21 ore
Applied AI from Scratch
2023-02-28 09:30
28 ore
Matlab for Deep Learning
2023-03-20 09:30
14 ore
Neural computing – Data science
2023-03-22 09:30
14 ore
Other countries
Consulting
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