Artificial Intelligence (AI) for Mechatronics培训

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

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

智能机器人是一个人工智能（AI）系统，可以从其环境和经验中学习，并根据这些知识构建其功能。智能机器人可以与人类协作，与他们一起工作并从他们的行为中学习。此外，他们不仅具有体力劳动，而且具有认知任务的能力。除了物理机器人之外，智能机器人还可以是纯粹基于软件的，作为软件应用程序驻留在计算机中，没有移动部件或与世界物理交互。 在这种有指导性的现场培训中，参与者将学习用于编程不同类型机械智能机器人的不同技术，框架和技术，然后应用这些知识完成他们自己的智能机器人项目。 该课程分为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开发机器人。每个部分都将结束一个实际的简单项目，让参与者练习和展示他们获得的知识。 本课程的目标硬件将通过仿真软件进行3D模拟。 ROS（机器人操作系统）开源框架，C ++和Python将用于编程机器人。 在培训结束后，参与者将能够： 了解机器人技术中使用的关键概念理解和管理机器人系统中软件和硬件之间的交互理解并实施支撑智能机器人的软件组件构建和操作模拟机械智能机器人，通过语音可以看到，感知，处理，掌握，导航和与人类互动通过深度学习扩展智能机器人执行复杂任务的能力在实际场景中测试并排除智能机器人的故障 听众 开发商工程师 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习 注意 要定制本课程的任何部分（编程语言，机器人模型等），请联系我们安排。

这门课程涵盖了人工智能(在工业中简化 Machine Learning和 Deep Learning)。 它有助于确定哪种技术可以(潜在)在汽车中的多种情况下使用:从简单的自动化,图像识别到自主决策。

本课程是为经理、解决方案架构师、创新官、首席技术官、软件架构师以及任何对应用人工智能概述及其发展的最新预测感兴趣的人创建的。

本课程是为以前没有概率和统计经验的人创建的。

人工神经网络是一种计算数据模型，用于开发能够执行“智能”任务的 Artificial Intelligence (AI) 系统。Neural Networks 通常用于 Machine Learning （ML） 应用程序，这些应用程序本身就是 AI 的一种实现。Deep Learning 是 ML 的一个子集。

这是一个为期 4 天的课程，介绍人工智能及其应用。完成本课程后，可以选择额外有一天的时间来开展 AI 项目。 

这是一个为期 4 天的课程，介绍了 AI 及其使用 Python 编程语言的应用程序。完成本课程后，可以选择额外有一天的时间来开展 AI 项目。 

本培训课程面向希望在实际应用中应用Machine Learning人员。

听众

本课程适用于对统计学有一定了解并且知道如何编写R（或Python或其他选定语言）的数据科学家和统计学家。本课程的重点是数据/模型准备，执行，事后分析和可视化的实践方面。

目的是为有兴趣在工作中应用这些方法的参与者提供Machine Learning实际应用。

行业特定示例用于使培训与受众相关。

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 Chainer 在 Python 中构建和训练神经网路，同时使代码易于调试的研究人员和开发人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 设置必要的开发环境以开始开发神经网路模型。
• 使用易于理解的原始程式码定义和实现神经网路模型。
• 执行范例并修改现有演算法以优化深度学习训练模型，同时利用 GPU 实现高性能。

This instructor-led, live training in 中国 (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.

这种由讲师指导的中国现场（现场或远程）现场培训面向希望在创建深度学习代理时学习Deep Reinforcement Learning基础知识的开发人员和数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解 Deep Reinforcement Learning 背后的关键概念，并能够将其与机器学习区分开来。
• 应用高级 Reinforcement Learning 算法来解决实际问题。
• 构建深度学习代理。

这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）针对希望使用GAN和变分自动编码器来生成新的图像，视频和音频合成实例的数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 在 Python 中使用机器学习库构建 GAN。
• 使用 TensorFlow 创建变分自动编码器。
• 提高GANs的训练稳定性。