Curs de pregatire Învățarea Automată pentru Robotică

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor și inginerilor de software care doresc să utilizeze AdaBoost pentru a construi algoritmi de boosting pentru învățarea automată cu Python.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe construirea modelelor de învățare automată cu AdaBoost.
• Să înțeleagă abordarea de învățare ensemble și cum să implementeze boosting adaptiv.
• Să învețe cum să construiască modele AdaBoost pentru a îmbunătăți algoritmii de învățare automată în Python.
• Să utilizeze ajustarea hiperparametrilor pentru a crește acuratețea și performanța modelelor AdaBoost.

Drontele și fotogrametria sunt acum instrumente esențiale în supravegherea de înaltă precizie a infrastructurii. Prin integrarea principiilor avansate de geodezie, modelarea în timp real și cartografierea de înaltă precizie cu drone, profesioniștii pot obține perspective mai profunde, precizie și productivitate în mediile de construcție.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar și avansat care doresc să aplice fluxuri de lucru avansate de drone și fotogrametrie, inclusiv controale geodezice și tehnici de cartografiere de înaltă precizie, în proiecte complexe de infrastructură.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Aplica metode fotogrametrice avansate, inclusiv fluxuri de lucru RTK/PPK și calibrarea punctelor de control de la sol.
• Integra sisteme de referință geodezice și proiecții pentru site-uri de infrastructură la scară largă.
• Proiecta misiuni de zbor de precizie adaptate la terenuri complexe și geometria infrastructurii.
• Analiza datele fotogrametrice cu software GIS pentru monitorizarea sănătății structurale, deformațiilor și conformității.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Exerciții avansate și studii de caz din lumea reală.
• Implementare practică cu date de drone și instrumente de modelare.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor și dezvoltatorilor care doresc să proiecteze, să dezvolte și să testeze vehicule aeriene prin explorarea diverselor concepte și unelte de robotică aeriană.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege noțiunile de bază ale roboticii aeriene.
• Modela și proiecta UAV-uri și quadrotoruri.
• Învață despre noțiunile de bază ale controlului zborului și planificării mișcării.
• Învață cum să utilizeze diferite instrumente de simulare pentru robotică aeriană.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat participanților cu niveluri variate de expertiză care doresc să exploateze platforma AutoML a Google pentru a construi chatboti personalizați pentru diverse aplicații.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege elementele de bază ale dezvoltării de chatboti.
• Naviga pe Google Cloud Platform și accesa AutoML.
• Pregăti date pentru antrenarea modelelor de chatboti.
• Antrena și evalua modele personalizate de chatboti folosind AutoML.
• Implementa și integra chatboti pe diverse platforme și canale.
• Monitoriza și optimiza performanța chatbotilor în timp.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor în știința datelor și analiștilor de date care doresc să automatizeze, să evalueze și să gestioneze modele predictive folosind capacitățile de învățare automată ale DataRobot.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Încărca seturi de date în DataRobot pentru a analiza, evalua și verifica calitatea datelor.
• Construi și antrena modele pentru a identifica variabile importante și a atinge obiectivele de predicție.
• Interpreta modele pentru a crea informații valoroase care sunt utile în luarea deciziilor de afaceri.
• Monitoriza și gestiona modele pentru a menține o performanță optimă de predicție.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat oricui dorește să înțeleagă elementele de bază ale UAS și să aplice tehnologia dronelor în planificare, operațiuni, management și analiză pentru diverse industrii.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Dobândi cunoștințe fundamentale despre UAV-uri și drone.
• Învăța despre clasificările și utilizările dronelor pentru a găsi UAV-uri potrivite care să răspundă diferitelor nevoi.
• Evalua opțiunile de livrare și reglementările pentru operarea convenabilă a dronelor.
• Înțelege riscurile și etica utilizării tehnologiei dronelor.
• Explorează utilizările și capacitățile viitoare ale UAV-urilor, inclusiv integrarea cu alte tehnologii.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat participanților de nivel începător până la intermediar care doresc să învețe cum să utilizeze tehnici de dronă și fotogrametrie pentru supravegherea infrastructurii în proiectele de construcții.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele de bază ale dronelor și fotogrametriei.
• Elaboreze și execute planuri de zbor pentru dronă pe șantiere de construcții.
• Efectueze urmărirea fotogrametrică și creeze hărți detaliate și modele 3D.
• Utilizeze datele fotogrametrice pentru supravegherea infrastructurii și detectarea problemelor.
• Aplice tehnologia dronelor pentru a îmbunătăți siguranța și eficiența șantierelor de construcții.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat tehnicienilor, cercetătorilor și inginerilor din domeniul agricol care doresc să aplice robotica aeriană în optimizarea colectării și analizei datelor pentru agricultură.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă tehnologia dronelor și reglementările aferente.
• Să utilizeze drone pentru a obține, procesa și analiza datele despre culturi, îmbunătățind metodele de agricultură și fermă.

Evo Max 4T este o dronă de nivel profesional, proiectată pentru operațiuni aeriene avansate, inspecții și colectare de date.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată operatorilor de la nivel începător până la intermediar, care doresc să utilizeze Evo Max 4T în mod sigur și eficient pentru aplicații profesionale și să se pregătească pentru certificarea oficială.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă specificațiile tehnice și funcționarea dronei Evo Max 4T.
• Să aplice proceduri de siguranță operațională în activitățile aeriene.
• Să respecte reglementările actuale AAC și locale privind dronele.
• Să implementeze cele mai bune practici pentru operațiuni eficiente și sigure cu drone.
• Să se pregătească pentru certificare/licențiere prin formare teoretică și practică.

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Exerciții practice cu echipamentul pentru drone și simulatoare.
• Exerciții practice și scenarii reale de zbor.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat oamenilor de știință de date, analiștilor de date și dezvoltatorilor care doresc să exploreze produsele și funcționalitățile AutoML pentru a crea și implementa modele de antrenament ML personalizate cu un efort minim.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Explora gama de produse AutoML pentru a implementa diferite servicii pentru diverse tipuri de date.
• Pregăti și eticheta seturi de date pentru a crea modele ML personalizate.
• Antrena și gestiona modele pentru a produce modele de învățare automată precise și corecte.
• Face predicții folosind modele antrenate pentru a îndeplini obiectivele și nevoile de afaceri.

Prototipare Rapidă Practică pentru Robotică cu ROS 2 și Docker este un curs practic conceput pentru a ajuta dezvoltatorii să construiască, să testeze și să implementeze aplicații robotice eficient. Participanții vor învăța cum să containerizeze mediile de robotică, să integreze pachete ROS 2 și să prototipeze sisteme robotice modulare folosind Docker pentru reproductibilitate și scalabilitate. Cursul pune accent pe agilitate, controlul versiunilor și practici de colaborare adecvate pentru echipele de dezvoltare și inovație din faza incipientă.

Acest antrenament condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat participanților de nivel începător până la intermediar care doresc să accelereze fluxurile de lucru în dezvoltarea roboticii folosind ROS 2 și Docker.

La finalul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare ROS 2 în containere Docker.
• Să dezvolte și să testeze prototipuri robotice în configurații modulare și reproductibile.
• Să utilizeze instrumente de simulare pentru a valida comportamentul sistemului înainte de implementarea hardware.
• Să colaboreze eficient folosind proiecte robotice containerizate.
• Să aplice concepte de integrare și implementare continuă în pipeline-urile robotice.

Formatul cursului

• Prelegeri interactive și demonstrații.
• Exerciții practice în mediile ROS 2 și Docker.
• Mini-proiecte axate pe aplicații robotice din lumea reală.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinată specialiștilor în știința datelor și inginerilor de software care doresc să utilizeze Random Forest pentru a construi algoritmi de învățare automată pentru seturi de date mari.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe construirea modelelor de învățare automată cu Random Forest.
• Să înțeleagă avantajele Random Forest și cum să îl implementeze pentru a rezolva probleme de clasificare și regresie.
• Să învețe cum să gestioneze seturi de date mari și să interpreteze mai mulți arbori de decizie în Random Forest.
• Să evalueze și să optimizeze performanța modelului de învățare automată prin ajustarea hiperparametrilor.

Acest training condus de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat analiștilor de date de nivel intermediar care doresc să învețe cum să folosească RapidMiner pentru a estima și proiecta valori și să utilizeze instrumente analitice pentru prognozarea seriilor de timp.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Învață să aplice metodologia CRISP-DM, să selecteze algoritmi potriviți de învățare automată și să îmbunătățească construcția și performanța modelelor.
• Folosi RapidMiner pentru a estima și proiecta valori și să utilizeze instrumente analitice pentru prognozarea seriilor de timp.

În acest training condus de un instructor, în format live în Moldova, participanții vor învăța cum să înceapă să utilizeze ROS pentru proiectele lor de robotică, folosind instrumente de vizualizare și simulare robotică.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă noțiunile de bază ale ROS.
• Să învețe cum să creeze un proiect de bază de robotică folosind ROS.
• Să învețe cum să utilizeze diferite instrumente pentru robotică, inclusiv instrumente de simulare și vizualizare.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de robotică de la nivel începător până la intermediar și potențial avansat, care doresc să învețe cum să folosească ROS pentru a programa roboți mobili folosind Python.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include ROS, Python și o platformă de roboți mobili.
• Să creeze și să ruleze noduri, subiecte, servicii și acțiuni ROS folosind Python.
• Să utilizeze instrumente și utilitare ROS pentru a monitoriza și depana aplicațiile ROS.
• Să folosească pachete și biblioteci ROS pentru a efectua sarcini comune pentru roboții mobili.
• Să integreze ROS cu alte cadre și instrumente.
• Să depaneze și să remedieze aplicațiile ROS.