Machine Learning for Robotics 교육 과정
이 과정에서는 로봇 응용 분야에서의 머신 러닝 방법을 소개합니다.
이는 패턴 인식의 맥락에서 기존 방법, 동기 및 주요 아이디어에 대한 광범위한 개요입니다.
짧은 이론적 배경 지식을 습득한 후, 참가자들은 오픈 소스(보통 R)나 다른 인기 있는 소프트웨어를 사용하여 간단한 연습을 수행합니다.
Course Outline
- 회귀
- 확률적 그래픽 모델
- 부스팅
- 커널 방법
- 가우스 프로세스
- 평가 및 모델 선택
- 샘플링 방법
- 클러스터링
- CRFs
- Random Forest들
- IVMs
Requirements
고등학교 수학, 통계학의 기본 지식
Open Training Courses require 5+ participants.
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I feel I get the core skills I need to understand how the ROS fits together, and how to structure projects in it.
Dan Goldsmith - Coventry University
Course - ROS: Programming for Robotics
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- AdaBoost을 사용하여 머신 러닝 모델 구축을 시작하기 위해 필요한 개발 환경을 설정하세요.
- 앙상블 학습 접근 방식과 적응형 부스팅을 구현하는 방법을 이해합니다.
- Python에서 머신 러닝 알고리즘을 강화하기 위한 AdaBoost개 모델을 구축하는 방법을 알아보세요.
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 항공 로봇의 기본을 이해합니다.
- 무인 항공기(UAV)와 쿼드로터를 모델링하고 설계합니다.
- 비행 제어와 동작 계획의 기본에 대해 알아보세요.
- 항공 로봇을 위한 다양한 시뮬레이션 도구를 사용하는 방법을 알아보세요.
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14 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 무인 드론을 설계하고 개발하려는 개발자와 기술자를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 적합한 개발 환경을 설정하세요.
- 드론 프로그래밍에 적합한 도구를 선택하여 적용하세요.
- 펌웨어, 미들웨어 및 API 스택을 이해하고 구성합니다.
- 드론 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하여 코드를 테스트하고 디버깅합니다.
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14 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Auto-Keras을 사용하여 머신 러닝 모델을 선택하고 최적화하는 과정을 자동화하려는 데이터 과학자는 물론 기술 수준이 낮은 사람을 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 고효율 머신 러닝 모델의 훈련 과정을 자동화합니다.
- 딥 러닝 모델에 가장 적합한 매개변수를 자동으로 검색합니다.
- 정확도가 높은 머신러닝 모델을 구축합니다.
- 머신러닝의 힘을 활용해 실제 비즈니스 문제를 해결하세요.
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14 HoursAzure Bot Service는 Microsoft Bot Framework 및 Azure 기능을 결합하여 지능형 로봇을 신속하게 개발할 수 있도록합니다.
이 강사가 진행하는 실제 교육에서 참가자는 Microsoft Azure 사용하여 지능형 봇을 쉽게 만드는 방법을 배웁니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- 지능형 봇의 기본 원리 알아보기
- 클라우드 애플리케이션을 사용하여 지능형 로봇을 만드는 방법 알아보기
- Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK 및 Azure Bot 서비스를 사용하는 방법 이해
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청중
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과정 형식
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7 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 DataRobot의 머신 러닝 기능을 사용하여 예측 모델을 자동화, 평가 및 관리하려는 데이터 과학자와 데이터 분석가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- DataRobot에 데이터 세트를 로드하여 데이터를 분석, 평가 및 품질 확인합니다.
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이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- UAV 및 드론에 대한 기본 지식을 얻으세요.
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- 드론과 사진측량법의 기본을 이해합니다.
- 건설 현장을 위한 드론 비행 계획을 개발하고 실행합니다.
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21 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 농업용 데이터 수집 및 분석 최적화에 항공 로봇 공학을 적용하려는 농업 기술자, 연구원 및 엔지니어를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 드론 기술 및 관련 규정을 이해한다.
- 농업 및 농업 방법을 개선하기 위해 작물 데이터를 수집, 처리 및 분석하기 위해 드론을 배포합니다.
Artificial Intelligence (AI) for Mechatronics
21 Hours대한민국에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 메카트로닉 시스템에 인공 지능을 적용하는 방법을 배우려는 엔지니어를 대상으로 합니다.
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Physical AI의 원리와 로봇공학 및 자동화 분야의 응용 분야를 이해합니다.
- 역동적인 환경에 맞춰 지능형 로봇 시스템을 설계하고 프로그래밍합니다.
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이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- ROS의 기본을 이해하세요.
- ROS을 사용하여 기본 로봇 프로젝트를 만드는 방법을 알아보세요.
- 시뮬레이션, 시각화 도구를 포함한 로봇 공학의 다양한 도구를 사용하는 방법을 알아보세요.
ROS for Mobile Robots using Python
21 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 ROS을 사용하여 [0을 사용하여 모바일 로봇을 프로그래밍하는 방법을 배우고자 하는 초급~중급 및 잠재적으로 고급 수준의 로봇 공학 개발자를 대상으로 합니다. ].
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- ROS, Python 및 모바일 로봇 플랫폼을 포함하는 개발 환경을 설정합니다.
- Python을 사용하여 ROS 노드, 주제, 서비스 및 작업을 생성하고 실행합니다.
- ROS 도구 및 유틸리티를 사용하여 ROS 애플리케이션을 모니터링하고 디버깅합니다.
- ROS 패키지와 라이브러리를 사용하여 모바일 로봇에 대한 일반적인 작업을 수행합니다.
- ROS을 다른 프레임워크 및 도구와 통합합니다.
- ROS 애플리케이션 문제 해결 및 디버깅.
Smart Robots for Developers
84 Hours스마트 로봇은 환경과 경험으로부터 학습하고 해당 지식을 기반으로 역량을 구축할 수 있는 Artificial Intelligence (AI) 시스템입니다. Smart Robots 인간과 협력하여 인간과 함께 일하고 인간의 행동으로부터 학습할 수 있습니다. 더욱이, 이들은 수동 노동뿐만 아니라 인지 작업도 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 물리적 로봇 외에도 Smart Robots 순전히 소프트웨어 기반일 수도 있으며, 움직이는 부분이 없고 세상과 물리적으로 상호 작용하지 않는 소프트웨어 애플리케이션으로 컴퓨터에 상주할 수도 있습니다.
강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 다양한 유형의 기계Smart Robots를 프로그래밍하기 위한 다양한 기술, 프레임워크 및 기법을 배우고 이러한 지식을 적용하여 자신의 스마트 로봇 프로젝트를 완료합니다.
이 과정은 4개 섹션으로 나뉘며, 각 섹션은 3일간의 강의, 토론, 라이브 랩 환경에서의 실습 로봇 개발로 구성됩니다. 각 섹션은 참가자가 습득한 지식을 연습하고 입증할 수 있는 실습 프로젝트로 마무리됩니다.
이 과정의 대상 하드웨어는 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 3D로 시뮬레이션됩니다. 로봇 프로그래밍에는 ROS (로봇 운영 체제) 오픈 소스 프레임워크, C++ 및 Python이 사용됩니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 로봇 기술에 사용되는 핵심 개념을 이해하세요
- 로봇 시스템에서 소프트웨어와 하드웨어 간의 상호 작용을 이해하고 관리합니다.
- Smart Robots을 뒷받침하는 소프트웨어 구성 요소를 이해하고 구현합니다.
- 음성을 통해 인간을 보고, 감지하고, 처리하고, 파악하고, 탐색하고, 상호 작용할 수 있는 시뮬레이션된 기계식 스마트 로봇을 제작하고 작동시킵니다.
- Deep Learning을 통해 복잡한 작업을 수행하는 스마트 로봇의 능력 확장
- 현실적인 시나리오에서 스마트 로봇 테스트 및 문제 해결
청중
- 개발자
- 엔지니어
과정 형식
- 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습
메모
- 이 과정의 어떤 부분이든(프로그래밍 언어, 로봇 모델 등) 맞춤화를 원하시면 저희에게 연락해 주시기 바랍니다.