Artificial Intelligence (AI) for Mechatronics Training Cursus

Deze cursus omvat AI (emphasizing Machine Learning en Deep Learning) in Automotive Industrie. Het helpt om te bepalen welke technologie (potentieel) kan worden gebruikt in meerdere situaties in een auto: van eenvoudige automatisering, beeldrecognitie tot autonome besluitvorming.

Deze cursus is gemaakt voor managers, oplossingsarchitecten, innovatiefunctionarissen, CTO's, softwarearchitecten en iedereen die geïnteresseerd is in een overzicht van toegepaste kunstmatige intelligentie en de dichtstbijzijnde voorspelling voor de ontwikkeling ervan.

This instructor-led, live training in België (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.

Kunstmatig neuraal netwerk is een computationeel gegevensmodel dat wordt gebruikt bij de ontwikkeling van Artificial Intelligence (AI) systemen die in staat zijn om "intelligente" taken uit te voeren. Neural Networks worden vaak gebruikt in Machine Learning (ML) toepassingen, die zelf een implementatie van AI zijn. Deep Learning is een subset van ML.

Dit is een 4-daagse cursus waarin AI en de toepassing ervan worden geïntroduceerd. Er is een optie om na voltooiing van deze cursus een extra dag uit te trekken om een AI-project uit te voeren. 

Dit is een 4-daagse cursus waarin AI en de toepassing ervan worden geïntroduceerd met behulp van de programmeertaal Python. Er is een optie om na voltooiing van deze cursus een extra dag uit te trekken om een AI-project uit te voeren. 

This instructor-led, live training in België (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.

De Azure Bot Service combineert de kracht van het Microsoft Bot Framework en Azure functies om een snelle ontwikkeling van intelligente bots mogelijk te maken.

In deze door een instructeur geleide live training leren deelnemers hoe ze eenvoudig een intelligente bot kunnen maken met behulp van Microsoft Azure

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Leer de basisprincipes van intelligente bots
• Leer hoe u intelligente bots maakt met behulp van cloud-applicaties
• Leer hoe u het Microsoft Bot Framework, de Bot Builder SDK en de Azure Bot-service kunt gebruiken
• Leer hoe je bots ontwerpt met botpatronen
• Ontwikkel hun eerste intelligente bot met behulp van Microsoft Azure

Publiek

• ontwikkelaars
• hobbyisten
• ingenieurs
• IT-professionals

Formaat van de cursus

• Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Artificial Neural Network is een computationeel datamodel dat wordt gebruikt bij de ontwikkeling van Artificial Intelligence (AI) -systemen die "intelligente" taken kunnen uitvoeren. Neural Networks worden vaak gebruikt in Machine Learning (ML) -toepassingen, die zelf een implementatie van AI zijn. Deep Learning is een subset van ML.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor onderzoekers en ontwikkelaars die Chainer willen gebruiken om neurale netwerken te bouwen en te trainen in Python en tegelijkertijd de code gemakkelijk te debuggen te maken.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Zet de benodigde ontwikkelomgeving op om te beginnen met het ontwikkelen van neurale netwerkmodellen.
• Definieer en implementeer neurale netwerkmodellen met behulp van een begrijpelijke broncode.
• Voer voorbeelden uit en wijzig bestaande algoritmen om deep learning-trainingsmodellen te optimaliseren en tegelijkertijd gebruik te maken van GPUs voor hoge prestaties.

This instructor-led, live training in België (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.

Een bot of chatbot is een soort computerassistent die wordt gebruikt om gebruikersinteracties op verschillende berichtenplatforms te automatiseren en dingen sneller gedaan te krijgen zonder dat gebruikers met een ander mens hoeven te praten.

In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers hoe ze aan de slag kunnen gaan met het ontwikkelen van een bot terwijl ze stap voor stap het maken van voorbeeldchatbots doorlopen met behulp van botontwikkeltools en -frameworks.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de verschillende toepassingen en toepassingen van bots
• Begrijp het volledige proces bij het ontwikkelen van bots
• Ontdek de verschillende tools en platforms die worden gebruikt bij het bouwen van bots
• Bouw een voorbeeldchatbot voor Facebook Messenger
• Bouw een voorbeeldchatbot met behulp van Microsoft Bot Framework

Publiek

• Ontwikkelaars die geïnteresseerd zijn in het maken van hun eigen bot

Vorm van de cursus

• Deels hoorcollege, deels discussie, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars en datawetenschappers die de grondbeginselen van Deep Reinforcement Learning willen leren terwijl ze de creatie van een Deep Learning Agent doorlopen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de belangrijkste concepten achter Deep Reinforcement Learning en kan het onderscheiden van Machine Learning.
• Pas geavanceerde Reinforcement Learning algoritmen toe om problemen uit de echte wereld op te lossen.
• Bouw een Deep Learning-agent.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor deelnemers van gemiddeld niveau die hun vaardigheden willen verbeteren in het ontwerpen, programmeren en implementeren van intelligente robotsystemen voor automatisering en daarbuiten.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de principes van Physical AI en de toepassingen ervan in robotica en automatisering.
• Ontwerp en programmeer intelligente robotsystemen voor dynamische omgevingen.
• Implementeer AI-modellen voor autonome besluitvorming in robots.
• Maak gebruik van simulatietools voor het testen en optimaliseren van robots.
• Pak uitdagingen aan zoals sensorfusie, real-time verwerking en energie-efficiëntie.

Een slimme robot is een Artificial Intelligence (AI) systeem dat kan leren van zijn omgeving en zijn ervaring en op basis van die kennis kan voortbouwen op zijn capaciteiten. Smart Robots kan samenwerken met mensen, naast hen werken en leren van hun gedrag. Bovendien hebben ze de capaciteit om niet alleen handenarbeid te verrichten, maar ook cognitieve taken. Naast fysieke robots kunnen Smart Robots ook puur op software gebaseerd zijn, die zich in een computer bevinden als een softwaretoepassing zonder bewegende delen of fysieke interactie met de wereld.

In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers de verschillende technologieën, frameworks en technieken voor het programmeren van verschillende soorten mechanische Smart Robots en passen ze deze kennis vervolgens toe om hun eigen Smart Robot-projecten te voltooien.

De cursus is verdeeld in 4 secties, elk bestaande uit drie dagen lezingen, discussies en hands-on robotontwikkeling in een live lab-omgeving. Elk onderdeel wordt afgesloten met een praktisch hands-on project om de deelnemers in staat te stellen hun opgedane kennis te oefenen en te demonstreren.

De doelhardware voor deze cursus wordt in 3D gesimuleerd door middel van simulatiesoftware. Het ROS (Robot Operating System) open-source framework, C++ en Python zullen worden gebruikt voor het programmeren van de robots.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de belangrijkste concepten die worden gebruikt in robottechnologieën
• Begrijp en beheer de interactie tussen software en hardware in een robotsysteem
• Begrijp en implementeer de softwarecomponenten die ten grondslag liggen aan Smart Robots
• Bouw en bedien een gesimuleerde mechanische slimme robot die mensen via spraak kan zien, voelen, verwerken, vastpakken, navigeren en ermee kan communiceren
• Breid het vermogen van een slimme robot uit om complexe taken uit te voeren door middel van Deep Learning
• Test en los problemen op met een slimme robot in realistische scenario's

Audiëntie

• Ontwikkelaars
• Ingenieurs

Vorm van de cursus

• Deels lezing, deels discussie, oefeningen en zware hands-on oefening

Notitie

• Neem contact met ons op om een onderdeel van deze cursus aan te passen (programmeertaal, robotmodel, enz.) om dit te regelen.