Machine Learning for Robotics 培训

这种由讲师指导的现场培训在 中国（在线或现场）进行，面向希望通过探索各种空中机器人概念和工具来设计、开发和测试飞行器的工程师和开发人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解空中机器人的基础知识。
• 建模和设计无人机和四旋翼飞行器。
• 了解飞行控制和运动规划的基础知识。
• 了解如何为航空机器人使用不同的模拟工具。

这个由 讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望设计和开发无人驾驶无人机的开发人员和技术人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 设置合适的开发环境。
• 选择并应用正确的工具来对无人机进行程式设计。
• 了解并配置韧体、中间件和 API 堆叠。
• 使用无人机模拟软体测试和调试他们的代码。

这种由 中国 的讲师指导式现场培训（在线或现场）面向数据科学家以及希望使用 Auto-Keras 来自动化选择和优化机器学习模型过程的技术人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 自动执行高效机器学习模型的训练过程。
• 自动搜索深度学习模型的最佳参数。
• 构建高度准确的机器学习模型。
• 利用机器学习的强大功能解决实际业务问题。

Azure Bot服务结合了Microsoft Bot Framework和Azure功能的强大功能，可实现智能机器人的快速开发。

在这个由讲师指导的实时培训中，参与者将学习如何使用Microsoft Azure轻松创建智能机器人

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解智能机器人的基础知识
• 了解如何使用云应用程序创建智能机器人
• 了解如何使用Microsoft Bot Framework，Bot Builder SDK和Azure Bot服务
• 了解如何使用bot模式设计机器人
• 使用Microsoft Azure开发他们的第一个智能机器人

听众

• 开发商
• 爱好者
• 工程师
• IT专业人士

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和繁重的实践练习

这种由 讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望使用 DataRobot 的机器学习功能自动化、评估和管理预测模型的数据科学家和数据分析师。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 在 DataRobot 中载入数据集以分析、评估和品质检查数据。
• 构建和训练模型以识别重要变数并满足预测目标。
• 解释模型以创建有助于做出业务决策的宝贵见解。
• 监控和管理模型以保持优化的预测性能。

机器人或聊天机器人就像一个计算机助手，用于在各种消息传递平台上自动进行用户交互，并更快地完成工作，而无需用户与另一个人交谈。

在这个由讲师指导的现场培训中，参与者将学习如何开始开发机器人，因为他们使用机器人开发工具和框架逐步创建示例聊天机器人。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解机器人的不同用途和应用
• 了解开发机器人的完整过程
• 探索用于构建机器人的不同工具和平台
• 为 Facebook Messenger 构建示例聊天机器人
• 使用 Microsoft Bot Framework 生成示例聊天机器人

观众

• 有兴趣创建自己的机器人的开发人员

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和大量动手练习

这种以讲师为主导的中国现场现场培训面向任何希望了解UAS基础知识并将无人机技术应用于各个行业的规划，运营，管理和分析的人。

在培训结束时，参与者将能够：

• 获得无人机和无人机的基础知识。
了解无人机的
• 分类和用途，以找到满足不同需求的合适无人机。
• 评估交付选项和法规，以方便无人机操作。
• 了解使用无人机技术的风险和道德规范。
• 探索无人机的未来用途和功能，包括与其他技术的集成。

这项由讲师主导的现场培训(在线或现场)针对希望学习如何在建设项目中使用无人机和测量技术进行基础设施监督的初学者到中级参加者。

培训结束时，参加者将能够：

• 了解无人机和测量的基本原理。
• 为建筑工地制定和执行无人机飞行计划。
• 进行测量追踪，并制作详细的地图和3D模型。
• 利用测量数据进行基础设施监督和问题检测。
• 应用无人机技术提高施工现场的安全性和效率。

这种以讲师为主导的中国现场现场培训面向希望应用空中机器人技术优化农业数据收集和分析的农业技术人员，研究人员和工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解无人机技术及其相关法规。
• 部署无人机来获取、处理和分析作物数据，以改进耕作和农业方法。

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）针对希望了解人工智能对机电一体化系统的适用性的工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 大致了解人工智能、机器学习和计算智能。
• 了解神经网络的概念和不同的学习方法。
• 有效地选择人工智能方法来解决现实生活中的问题。
• 在机电一体化工程中实施 AI 应用。

这种由讲师指导的现场培训中国（在线或现场）面向希望提高设计、程式设计和部署智慧机器人系统以实现自动化及其他领域的技能的中级参与者。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 Physical AI 的原理及其在机器人和自动化中的应用。
• 为动态环境设计和程式设计智慧机器人系统。
• 实施 AI 模型，以便在机器人中进行自主决策。
• 利用模拟工具进行机器人测试和优化。
• 解决感测器融合、实时处理和能源效率等挑战。

在这个由 中国 讲师指导的现场培训中，参与者将学习如何透过使用 机器人视觉化和模拟工具开始将 ROS 用于他们的机器人专案 。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 ROS 的基础知识。
• 了解如何使用 ROS 创建基本的机器人专案。
• 了解如何使用不同的机器人工具，包括模拟和可视化工具。

这种由讲师指导的现场培训中国（在线或现场）面向初级到中级和潜在的高级机器人开发人员，他们希望学习如何使用 ROS 使用 Python 对移动机器人进行编程。

在培训结束时，参与者将能够：

• 设置包括 ROS、Python 和移动机器人平台的开发环境。
• 使用 Python 创建并运行 ROS 节点、主题、服务和操作。
• 使用 ROS 工具和实用程序来监视和调试 ROS 应用程序。
• 使用 ROS 包和库来执行移动机器人的常见任务。
• 与其他框架和工具集成 ROS。
• 故障排除和调试 ROS 应用程序。

智慧机器人是一个 Artificial Intelligence (AI) 系统，它可以从其环境和经验中学习，并在这些知识的基础上构建其能力。Smart Robots 可以与人类合作，与他们一起工作并从他们的行为中学习。此外，他们不仅能够完成体力劳动，还能完成认知任务。除了物理机器人之外，Smart Robots也可以纯粹基于软体，作为软体应用程式驻留在计算机中，没有移动部件或与世界的物理交互。

在这个由讲师指导的现场培训中，参与者将学习用于对不同类型的机械 Smart Robots 进行程式设计的不同技术、框架和技巧，然后应用这些知识来完成他们自己的智慧机器人专案。

本课程分为 4 个部分，每个部分包括为期三天的讲座、讨论和在现场实验室环境中动手开发机器人。每个部分都将以一个实用的实践项目结束，让参与者练习和展示他们所获得的知识。

本课程的目标硬体将通过模拟软体进行3D类比。ROS（机器人操作系统）开源框架 C++ 和 Python 将用于对机器人进行程式设计。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解机器人技术中使用的关键概念
• 了解和管理机器人系统中软体和硬体之间的交互
• 了解并实施支撑 Smart Robots 的软体元件
• 构建和操作类比机械智慧机器人，该机器人可以通过语音看到、感知、处理、抓取、导航并与人类互动
• 通过 Deep Learning 扩展智慧机器人执行复杂任务的能力
• 在实际场景中测试智能机器人并排除故障

观众

• 开发人员
• 工程师

课程形式

• 部分讲座、部分讨论、练习和大量动手实践

注意

• 要定制本课程的任何部分（程式设计语言、机器人模型等），请联系我们进行安排。