Artificial Intelligence (AI) for Mechatronics Training Course

Αυτό το μάθημα καλύπτει την ΑΙ (εμφανίζοντας Machine Learning και Deep Learning) στη βιομηχανία Automotive. Βοηθά να προσδιοριστεί ποια τεχνολογία μπορεί (πιθανώς) να χρησιμοποιηθεί σε πολλαπλές καταστάσεις σε ένα αυτοκίνητο: από απλή αυτοματοποίηση, αναγνώριση εικόνας μέχρι αυτόνομη λήψη αποφάσεων.

Αυτό το μάθημα έχει δημιουργηθεί για μάνατζερ, αρχιτέκτονες λύσεων, στελέχη καινοτομίας, CTO, αρχιτέκτονες λογισμικού και οποιονδήποτε ενδιαφέρεται για μια επισκόπηση της εφαρμοσμένης τεχνητής νοημοσύνης και την πλησιέστερη πρόβλεψη για την ανάπτυξή της.

This instructor-led, live training in Ελλάδα (online or onsite) is aimed at beginner-level participants who wish to learn essential concepts in probability, statistics, programming, and machine learning, and apply these to AI development.

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.

Το τεχνητό νευρωνικό δίκτυο είναι ένα υπολογιστικό μοντέλο δεδομένων που χρησιμοποιείται στην ανάπτυξη συστημάτων Artificial Intelligence (AI) ικανών να εκτελούν «έξυπνες» εργασίες. Neural Networks χρησιμοποιούνται συνήθως σε εφαρμογές Machine Learning (ML), οι οποίες αποτελούν οι ίδιες μία υλοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης. Το Deep Learning είναι ένα υποσύνολο του ML.

Αυτό είναι ένα μάθημα 4 ημερών που εισάγει την τεχνητή νοημοσύνη και την εφαρμογή της. Υπάρχει μια επιλογή να έχετε μια επιπλέον ημέρα για να αναλάβετε ένα έργο AI μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος.

Αυτό είναι ένα μάθημα 4 ημερών που εισάγει την τεχνητή νοημοσύνη και την εφαρμογή της χρησιμοποιώντας τη γλώσσα προγραμματισμού Python. Υπάρχει μια επιλογή να έχετε μια επιπλέον ημέρα για να αναλάβετε ένα έργο AI μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος.

This instructor-led, live training in Ελλάδα (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and statisticians who wish to prepare data, build models, and apply machine learning techniques effectively in their professional domains.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand and implement various Machine Learning algorithms.
• Prepare data and models for machine learning applications.
• Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
• Apply machine learning techniques to real-world, sector-specific scenarios.

Η υπηρεσία Azure Bot συνδυάζει τη δύναμη των λειτουργιών Microsoft Bot Framework και Azure για να επιτρέψει την ταχεία ανάπτυξη έξυπνων bots.

Σε αυτόν τον οδηγό, με τη ζωντανή εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να δημιουργούν εύκολα ένα έξυπνο bot χρησιμοποιώντας το Microsoft Azure

Μέχρι τη λήξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Μάθετε τα βασικά στοιχεία των έξυπνων bots
• Μάθετε πώς να δημιουργείτε έξυπνα bots χρησιμοποιώντας εφαρμογές σύννεφου
• Κατανοήστε τον τρόπο χρήσης του Microsoft Bot Framework, του Bot Builder SDK και του Azure Bot Service
• Καταλάβετε πώς να σχεδιάζετε bots με μοτίβα bot
• Αναπτύξτε το πρώτο έξυπνο bot χρησιμοποιώντας το Microsoft Azure

Κοινό

• Προγραμματιστές
• Χομίστες
• Μηχανικοί
• IT Επαγγελματίες

Μορφή του μαθήματος

• Διάλεξη μέρους, μερική συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική άσκηση

Το τεχνητό νευρωνικό δίκτυο είναι ένα υπολογιστικό μοντέλο δεδομένων που χρησιμοποιείται στην ανάπτυξη συστημάτων Artificial Intelligence (AI) ικανών να εκτελούν "ευφυή" καθήκοντα. Neural Networks χρησιμοποιούνται συνήθως στις εφαρμογές Machine Learning (ML), οι οποίες είναι οι ίδιες μια υλοποίηση του AI. Deep Learning είναι ένα υποσύνολο του ML.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε ερευνητές και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Chainer για να δημιουργήσουν και να εκπαιδεύσουν νευρωνικά δίκτυα στο Python, ενώ παράλληλα κάνουν τον κώδικα εύκολο στον εντοπισμό σφαλμάτων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσετε την ανάπτυξη μοντέλων νευρωνικών δικτύων.
• Ορίστε και εφαρμόστε μοντέλα νευρωνικών δικτύων χρησιμοποιώντας έναν κατανοητό πηγαίο κώδικα.
• Εκτελέστε παραδείγματα και τροποποιήστε υπάρχοντες αλγόριθμους για να βελτιστοποιήσετε τα μοντέλα εκπαίδευσης βαθιάς μάθησης, αξιοποιώντας παράλληλα GPU για υψηλή απόδοση.

This instructor-led, live training in Ελλάδα (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.

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.

Ένα bot ή ένα chatbot είναι σαν ένας βοηθός υπολογιστή που χρησιμοποιείται για την αυτοματοποίηση των αλληλεπιδράσεων των χρηστών σε διάφορες πλατφόρμες ανταλλαγής μηνυμάτων και για να κάνει τα πράγματα πιο γρήγορα χωρίς να χρειάζεται οι χρήστες να μιλήσουν σε άλλον άνθρωπο.

Σε αυτήν τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να ξεκινήσουν την ανάπτυξη ενός bot καθώς προχωρούν στη δημιουργία δειγμάτων chatbot χρησιμοποιώντας εργαλεία και πλαίσια ανάπτυξης bot.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις διαφορετικές χρήσεις και εφαρμογές των bots
• Κατανοήστε την πλήρη διαδικασία στην ανάπτυξη bots
• Εξερευνήστε τα διάφορα εργαλεία και πλατφόρμες που χρησιμοποιούνται στην κατασκευή bots
• Δημιουργήστε ένα δείγμα chatbot για το Facebook Messenger
• Δημιουργήστε ένα δείγμα chatbot χρησιμοποιώντας Microsoft Bot Framework

Ακροατήριο

• Προγραμματιστές που ενδιαφέρονται να δημιουργήσουν το δικό τους bot

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να μάθουν τις βασικές αρχές του Deep Reinforcement Learning καθώς προχωρούν στη δημιουργία ενός Deep Learning Agent.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες πίσω από το Deep Reinforcement Learning και μπορείτε να το ξεχωρίσετε από τη Μηχανική Μάθηση.
• Εφαρμόστε προηγμένους Reinforcement Learning αλγόριθμους για την επίλυση προβλημάτων του πραγματικού κόσμου.
• Δημιουργήστε έναν πράκτορα βαθιάς μάθησης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε συμμετέχοντες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιώσουν τις δεξιότητές τους στο σχεδιασμό, τον προγραμματισμό και την ανάπτυξη ευφυών ρομποτικών συστημάτων για αυτοματοποίηση και όχι μόνο.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανόηση των αρχών του Physical AI και των εφαρμογών του στη ρομποτική και τον αυτοματισμό.
• Σχεδιάστε και προγραμματίστε έξυπνα ρομποτικά συστήματα για δυναμικά περιβάλλοντα.
• Εφαρμογή μοντέλων AI για αυτόνομη λήψη αποφάσεων σε ρομπότ.
• Αξιοποιήστε εργαλεία προσομοίωσης για ρομποτικές δοκιμές και βελτιστοποίηση.
• Αντιμετωπίστε προκλήσεις όπως η σύντηξη αισθητήρων, η επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο και η ενεργειακή απόδοση.

Ένα Έξυπνο Ρομπότ είναι ένα σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) που μπορεί να μάθει από το περιβάλλον και την εμπειρία του και να βασιστεί στις δυνατότητές του με βάση αυτή τη γνώση. Smart Robots μπορεί να συνεργαστεί με ανθρώπους, δουλεύοντας δίπλα τους και μαθαίνοντας από τη συμπεριφορά τους. Επιπλέον, έχουν την ικανότητα όχι μόνο για χειρωνακτική εργασία, αλλά και για γνωστικές εργασίες. Εκτός από τα φυσικά ρομπότ, Smart Robots μπορεί επίσης να βασίζεται αποκλειστικά σε λογισμικό, να βρίσκεται σε έναν υπολογιστή ως εφαρμογή λογισμικού χωρίς κινούμενα μέρη ή φυσική αλληλεπίδραση με τον κόσμο.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν τις διαφορετικές τεχνολογίες, τα πλαίσια και τις τεχνικές προγραμματισμού διαφορετικών τύπων μηχανικών Smart Robots και, στη συνέχεια, θα εφαρμόσουν αυτές τις γνώσεις για να ολοκληρώσουν τα δικά τους έργα Smart Robot.

Το μάθημα χωρίζεται σε 4 ενότητες, καθεμία από τις οποίες αποτελείται από τρεις ημέρες διαλέξεων, συζητήσεων και πρακτικής ανάπτυξης ρομπότ σε ένα ζωντανό εργαστηριακό περιβάλλον. Κάθε ενότητα θα ολοκληρωθεί με ένα πρακτικό πρακτικό έργο που θα επιτρέψει στους συμμετέχοντες να εξασκηθούν και να επιδείξουν τις αποκτηθείσες γνώσεις τους.

Το υλικό-στόχος για αυτό το μάθημα θα προσομοιωθεί σε 3D μέσω λογισμικού προσομοίωσης. Το ROS (Robot Operating System) πλαίσιο ανοιχτού κώδικα, η C++ και η Python θα χρησιμοποιηθούν για τον προγραμματισμό των ρομπότ.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

Κατανόηση των βασικών εννοιών που χρησιμοποιούνται στις ρομποτικές τεχνολογίες Κατανόηση και διαχείριση της αλληλεπίδρασης μεταξύ λογισμικού και υλικού σε ένα ρομποτικό σύστημα Κατανόηση και εφαρμογή των στοιχείων λογισμικού που υποστηρίζουν Smart Robots Κατασκευή και λειτουργία ενός προσομοιωμένου μηχανικού έξυπνου ρομπότ που μπορεί να δει, να αντιληφθεί, να επεξεργαστεί, να κατανοήσει, πλοήγηση και αλληλεπίδραση με ανθρώπους μέσω φωνής Επεκτείνετε την ικανότητα ενός έξυπνου ρομπότ να εκτελεί σύνθετες εργασίες μέσω του τεστ Deep Learning και αντιμετώπιση προβλημάτων ενός Έξυπνου Ρομπότ σε ρεαλιστικά σενάρια

Ακροατήριο

Μηχανικοί προγραμματιστών

Μορφή του μαθήματος

Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

Σημείωση

Για να προσαρμόσετε οποιοδήποτε μέρος αυτού του μαθήματος (γλώσσα προγραμματισμού, μοντέλο ρομπότ κ.λπ.) επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.