Machine Learning cho Robotics Khóa Học Đào Tạo

Khóa học hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được hướng tới các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm muốn sử dụng AdaBoost để xây dựng các thuật toán boost cho học máy với Python.

Đến cuối khóa học, các thí sinh sẽ có thể:

• Cài đặt môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu xây dựng các mô hình học máy với AdaBoost.
• Hiểu phương pháp học tập tập hợp và cách triển khai boosting tự thích ứng.
• Học cách xây dựng các mô hình AdaBoost để tăng cường thuật toán học máy trong Python.
• Sử dụng điều chỉnh siêu tham số để tăng độ chính xác và hiệu suất của các mô hình AdaBoost.

Đầu đòn bay và photogrammetry nay là công cụ thiết yếu trong giám sát cơ sở hạ tầng với độ chính xác cao. Với việc tích hợp các nguyên tắc địa đo học tiên tiến, mô hình hóa thời gian thực và bản đồ từ đầu đòn bay có độ chính xác cao, chuyên gia có thể đạt được hiểu biết sâu sắc hơn, độ chính xác và hiệu quả trong môi trường xây dựng.

Khóa đào tạo này (trực tuyến hoặc tại chỗ) do giảng viên hướng dẫn dành cho các chuyên gia trung cấp đến nâng cao muốn áp dụng quy trình làm việc tiên tiến của đầu đòn bay và photogrammetry, bao gồm kiểm soát địa đo học và kỹ thuật bản đồ có độ chính xác cao, vào các dự án cơ sở hạ tầng phức tạp.

Tại kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Áp dụng phương pháp photogrammetry tiên tiến bao gồm quy trình làm việc RTK/PPK và hiệu chỉnh điểm kiểm soát mặt đất.
• Trực quan hóa hệ thống tham chiếu địa đo học và bản vẽ cho các công trường cơ sở hạ tầng quy mô lớn.
• Lập kế hoạch bay chính xác phù hợp với địa hình phức tạp và hình học cơ sở hạ tầng.
• Phân tích dữ liệu photogrammetry bằng phần mềm GIS để theo dõi sức khỏe cấu trúc, biến dạng và tuân thủ.

Định dạng khóa học

• Buổi giảng dạy tương tác và thảo luận.
• Bài tập nâng cao và nghiên cứu trường hợp thực tế.
• Triển khai thực hành với dữ liệu đầu đòn bay và công cụ mô hình hóa.

Tùy chọn Tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa học này được hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư và lập trình viên muốn thiết kế, phát triển và kiểm thử các máy bay không người lái thông qua việc khám phá các khái niệm và công cụ liên quan đến robot học không gian.

Đến cuối khóa học, các học viên sẽ có thể:

• Hiểu về các cơ bản của robot học không gian.
• Mô hình hóa và thiết kế UAVs và quadrotors.
• Học về các cơ bản của điều khiển bay và lập kế hoạch chuyển động.
• Học cách sử dụng các công cụ mô phỏng khác nhau cho robot học không gian.

ArduPilot là một bộ phần mềm tự động hóa nguồn mở cho drone, rover và các phương tiện không người lái khác. Nó cung cấp các tính năng tiên tiến như định hướng tự động, giao tiếp thời gian thực với trạm mặt đất và tích hợp với phần mềm trung gian robot như ROS2.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giáo viên hướng dẫn này dành cho các nhà phát triển và chuyên gia kỹ thuật có trình độ trung cấp, những người mong muốn thiết kế, lập trình và thử nghiệm phương tiện không người lái (UAV) sử dụng ArduPilot.

Sau khi kết thúc khóa đào tạo này, học viên sẽ có thể:

• Thiết lập một môi trường phát triển hoàn chỉnh cho ArduPilot.
• Cấu hình phần mềm hệ thống, phần mềm trung gian và API MAVLink để kiểm soát UAV.
• Sử dụng mô phỏng SITL để thử nghiệm và debug hành vi của drone một cách an toàn.
• Mở rộng ArduPilot với ROS2 và tích hợp với các công cụ hoặc cảm biến bên ngoài.
• Phát triển logic bay tự động và thực hiện các nhiệm vụ UAV từ đầu đến cuối.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường lab sống.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Khóa đào tạo này dựa trên phần mềm tự động hóa nguồn mở ArduPilot. Để yêu cầu một khóa đào tạo được tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu cũng như những người không chuyên về kỹ thuật muốn sử dụng Auto-Keras để tự động hóa quy trình lựa chọn và tối ưu hóa mô hình học máy.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tự động hóa quy trình đào tạo các mô hình học máy hiệu quả cao.
• Tự động tìm kiếm các tham số tốt nhất cho các mô hình học sâu.
• Xây dựng các mô hình học máy có độ chính xác cao.
• Sử dụng sức mạnh của học máy để giải quyết các vấn đề kinh doanh thực tế.

Khóa học hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các tham gia có nền tảng về máy học muốn tối ưu hóa các mô hình để phát hiện các mẫu phức tạp trong big data bằng cách sử dụng các khung AutoML.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu muốn tự động hóa, đánh giá và quản lý các mô hình dự đoán bằng khả năng học máy của DataRobot.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tải các tập dữ liệu vào DataRobot để phân tích, đánh giá và kiểm tra chất lượng dữ liệu.
• Xây dựng và huấn luyện mô hình để xác định các biến quan trọng và đáp ứng các mục tiêu dự đoán.
• Giải thích mô hình để tạo ra những hiểu biết sâu sắc có giá trị, hữu ích trong việc đưa ra quyết định kinh doanh.
• Giám sát và quản lý mô hình để duy trì hiệu suất dự đoán tối ưu.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại địa điểm) dành cho bất kỳ ai muốn hiểu cơ bản về UAS và áp dụng công nghệ máy bay không người lái trong quy hoạch, vận hành, quản lý và phân tích cho các ngành nghề khác nhau.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, học viên sẽ có thể:

• Hiểu biết cơ bản về UAVs và máy bay không người lái.
• Tìm hiểu về phân loại và ứng dụng của máy bay không người lái để lựa chọn UAV phù hợp với các nhu cầu khác nhau.
• Đánh giá các tùy chọn giao hàng và quy định để vận hành máy bay không người lái một cách thuận tiện.
• Hiểu rủi ro và đạo đức khi sử dụng công nghệ máy bay không người lái.
• Khám phá các ứng dụng và khả năng tương lai của UAVs, bao gồm việc tích hợp với các công nghệ khác.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tham gia ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn học cách sử dụng máy bay không người lái và kỹ thuật đo ảnh để giám sát cơ sở hạ tầng trong các dự án xây dựng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của máy bay không người lái và đo ảnh.
• Phát triển và thực hiện kế hoạch bay máy bay không người lái cho các công trường xây dựng.
• Thực hiện theo dõi đo ảnh và tạo bản đồ chi tiết và mô hình 3D.
• Sử dụng dữ liệu đo ảnh để giám sát cơ sở hạ tầng và phát hiện các vấn đề.
• Áp dụng công nghệ máy bay không người lái để cải thiện an toàn và hiệu quả của công trường xây dựng.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho kỹ thuật viên nông nghiệp, nhà nghiên cứu và kỹ sư muốn ứng dụng robot bay trong việc tối ưu hóa thu thập và phân tích dữ liệu cho nông nghiệp.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu công nghệ máy bay không người lái và các quy định liên quan đến nó.
• Triển khai máy bay không người lái để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu cây trồng nhằm cải thiện phương pháp canh tác và nông nghiệp.

Evo Max 4T là một máy bay không người lái (drone) chuyên nghiệp được thiết kế cho các hoạt động không bay nâng cao, kiểm tra và thu thập dữ liệu.

Khóa học dẫn dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào các nhà điều khiển từ mức sơ cấp đến trung cấp muốn sử dụng máy bay không người lái Evo Max 4T an toàn và hiệu quả cho các ứng dụng chuyên nghiệp và chuẩn bị cho chứng chỉ chính thức.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu về các thông số kỹ thuật và hoạt động của máy bay không người lái Evo Max 4T.
• Áp dụng các thủ tục an toàn trong các hoạt động không bay.
• Tùy theo quy định hiện tại của AAC và máy bay không người lái địa phương.
• Thực hiện các thói quen tốt nhất cho các hoạt động máy bay không người lái hiệu quả và an toàn.
• Chuẩn bị cho chứng chỉ/giấy phép thông qua đào tạo lý thuyết và thực hành.

Định dạng của Khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Thực hành thực tế với thiết bị máy bay không người lái và mô phỏng.
• Bài tập thực tế và các kịch bản bay thực tế.

Tùy chọn tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu khóa học tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được thiết kế cho các nhà phát triển muốn sử dụng Google’s ML Kit để xây dựng các mô hình học máy tối ưu hóa cho xử lý trên thiết bị di động.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu phát triển các tính năng học máy cho ứng dụng di động.
• Tích hợp các công nghệ học máy mới vào ứng dụng Android và iOS bằng cách sử dụng ML Kit APIs.
• Cải thiện và tối ưu hóa các ứng dụng hiện có bằng cách sử dụng ML Kit SDK cho xử lý và triển khai trên thiết bị.

Khóa học hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm muốn sử dụng Random Forest để xây dựng các thuật toán học máy cho các bộ dữ liệu lớn.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu xây dựng các mô hình học máy với Random Forest.
• Hiểu được những ưu điểm của Random Forest và cách triển khai để giải quyết các vấn đề phân loại và hồi quy.
• Học cách xử lý các bộ dữ liệu lớn và giải thích nhiều cây quyết định trong Random Forest.
• Đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất các mô hình học máy bằng cách điều chỉnh các tham số siêu.

Trong khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam, người tham gia sẽ học cách sử dụng ROS (Robot Operating System) cho các dự án robot của mình thông qua việc sử dụng công cụ visualization và simulation.

Sau khi kết thúc khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu cơ bản về ROS.
• Học cách tạo một dự án robot cơ bản bằng ROS.
• Học cách sử dụng các công cụ khác nhau trong robot bao gồm các công cụ simulation và visualization.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển robot ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp và có thể là nâng cao, những người muốn học cách sử dụng ROS để lập trình robot di động bằng Python.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển bao gồm ROS, Python và một nền tảng robot di động.
• Tạo và chạy các nút, chủ đề, dịch vụ và hành động ROS bằng Python.
• Sử dụng các công cụ và tiện ích ROS để giám sát và gỡ lỗi các ứng dụng ROS.
• Sử dụng các gói và thư viện ROS để thực hiện các tác vụ phổ biến cho robot di động.
• Tích hợp ROS với các khung và công cụ khác.
• Khắc phục sự cố và gỡ lỗi các ứng dụng ROS.