Machine learning voor Robotics Training Cursus

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op datawetenschappers en software-ontwikkelaars die AdaBoost willen gebruiken om boosting-algoritmen te bouwen voor machine learning met Python.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De noodzakelijke ontwikkelomgeving instellen om te beginnen met het bouwen van machine learning modellen met AdaBoost.
• Het ensemble learning benadering begrijpen en het implementeren van adaptieve boosting.
• Leren hoe AdaBoost modellen te bouwen om machine learning algoritmen in Python te verbeteren.
• Hyperparameter tuning gebruiken om de nauwkeurigheid en prestaties van AdaBoost modellen te verhogen.

Drones en fotogrammetrie zijn nu essentiële gereedschappen voor de supervisie van infrastructuur met hoge precisie. Met de integratie van geavanceerde geodesische principes, real-time modeling en drone mapping met hoge precisie, kunnen professionals dieper inzicht, nauwkeurigheid en productiviteit bereiken in bouwomgevingen.

Deze door de instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals op tussen- tot geavanceerd niveau die geavanceerde drone- en fotogrammetrie-workflows willen toepassen, inclusief geodetische controles en technieken voor mapping met hoge precisie, op complexe infrastructuurprojecten.

Na het voltooien van deze training kunnen deelnemers:

• Geavanceerde fotogrammetrische methoden toepassen, inclusief RTK/PPK-workflows en grondcontrolecalibratie.
• Geodetische referentiesystemen en projecties integreren voor grote infrastructuurlocaties.
• Precisievluchtmissies ontwerpen die zijn aangepast aan complex terrein en infrastructuurgeometrie.
• Fotogrammetriegegevens analyseren met GIS software voor structuurgezondheid, vervorming en naleving van regels.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Geavanceerde oefeningen en praktijkgerichte cases.
• Hands-on implementatie met dronegegevens en modeleringsgereedschappen.

Opties voor aanpassing van de cursus

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem contact met ons op om dit te regelen.

Deze instructeurgeleide, live-training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op ingenieurs en ontwikkelaars die willen leren hoe ze luchtvaartuigen kunnen ontwerpen, ontwikkelen en testen door verschillende concepten en tools van luchtvaartrobotica te onderzoeken.

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

• De basisprincipes van luchtvaartrobotica begrijpen.
• UAVs en quadrotors ontwerpen en modelleren.
• De basisprincipes van vliegbediening en bewegingsplanning leren kennen.
• Leren hoe ze verschillende simulatie-tools voor luchtvaartrobotica kunnen gebruiken.

ArduPilot is een opensource autopilot softwarepakket voor drones, rovers en andere onbemande voertuigen. Het biedt geavanceerde functies zoals autonome navigatie, real-time communicatie met grondstations en integratie met robotica-middleware zoals ROS2.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars en technische professionals op tussenniveau die onbemande luchtvaartuigen (UAVs) willen ontwerpen, programmeren en testen met behulp van ArduPilot.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Een volledig ontwikkelomgeving voor ArduPilot instellen.
• Firmware, middleware en MAVLink API's voor UAV-besturing configureren.
• SITL-simulatie gebruiken om dronegedrag veilig te testen en te debuggen.
• ArduPilot uitbreiden met ROS2 en integreren met externe tools of sensors.
• Autonome vlieglogica ontwikkelen en eind-op-eind UAV-missies uitvoeren.

Opbouw van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Hands-on implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Deze training is gebaseerd op de opensource autopilot software ArduPilot. Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om af te spreken.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op zowel datawetenschappers als minder technische personen die Auto-Keras willen gebruiken om het proces van het selecteren en optimaliseren van een machine learning-model te automatiseren.

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

• Automatiseer het proces van het trainen van zeer efficiënte machine learning-modellen.
• Zoek automatisch naar de beste parameters voor deep learning-modellen.
• Bouw zeer nauwkeurige machine learning-modellen.
• Gebruik de kracht van machine learning om echte zakelijke problemen op te lossen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en data-analisten die voorspellende modellen willen automatiseren, evalueren en beheren met behulp van de machine learning-mogelijkheden van DataRobot.

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

• Laad datasets in DataRobot om gegevens te analyseren, te beoordelen en de kwaliteit te controleren.
• Bouw en train modellen om belangrijke variabelen te identificeren en voorspellingsdoelen te halen.
• Interpreteer modellen om waardevolle inzichten te creëren die nuttig zijn bij het nemen van zakelijke beslissingen.
• Bewaak en beheer modellen om geoptimaliseerde voorspellingsprestaties te behouden.

Dit instructeurgeleide, live-training in Nederland (online of ter plekke) is bedoeld voor iedereen die de basisprincipes van UAS wil begrijpen en drone-technologie wil toepassen bij het plannen, uitvoeren, beheren en analyseren in verschillende sectoren.

Na dit training zal de deelnemers in staat zijn om:

• Fundamentele kennis van UAV's en drones te verkrijgen.
• Meer te weten te komen over drone-classificaties en toepassingen om geschikte UAV's te vinden die aan verschillende behoeften voldoen.
• Bevorderingsopties en regelgeving te evalueren voor een gemakkelijke bedrijfsvoering van drones.
• De risico's en ethiek van het gebruik van drone-technologie te begrijpen.
• Toekomstige toepassingen en mogelijkheden van UAV's, inclusief integratie met andere technologieën, te verkennen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op deelnemers van beginners- tot gemiddeld niveau die willen leren hoe ze drones en fotogrammetrietechnieken kunnen gebruiken voor infrastructuurtoezicht in bouwprojecten.

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

• Begrijp de basisprincipes van drones en fotogrammetrie.
• Ontwikkel en voer drone-vluchtplannen uit voor bouwplaatsen.
• Voer fotogrammetrietracking uit en maak gedetailleerde kaarten en 3D-modellen.
• Gebruik fotogrammetriegegevens voor toezicht op de infrastructuur en detectie van problemen.
• Pas dronetechnologie toe om de veiligheid en efficiëntie op de bouwplaats te verbeteren.

Dit instructeur-led, live training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op landbouwtechnici, onderzoekers en ingenieurs die luchtrobotica willen toepassen om de gegevensverzameling en -analyse voor de landbouw te optimaliseren.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Drontechnologie en regels daaromtrent begrijpen.
• Drones inzetten om gewasgegevens te verkrijgen, verwerken en analyseren om de land- en tuinbouwmethode te verbeteren.

De Evo Max 4T is een professionele drone ontworpen voor geavanceerde luchtoperaties, inspecties en gegevensverzameling.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor beginners tot gevorderden die de Evo Max 4T veilig en effectief willen gebruiken voor professionele toepassingen en zich willen voorbereiden op officiële certificering.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• De technische specificaties en het gebruik van de Evo Max 4T drone begrijpen.
• Operationele veiligheidsprocedures toepassen bij luchtactiviteiten.
• Voldoen aan de huidige AAC- en lokale dronevoorschriften.
• Best practices implementeren voor efficiënte en veilige droneoperaties.
• Zich voorbereiden op certificering/licentie via theoretische en praktische training.

Format van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Praktische oefeningen met droneapparatuur en simulators.
• Praktische oefeningen en echte vliegscenario's.

Cursusaanpassingsopties

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of ter plekke) is gericht op ontwikkelaars die Google’s ML Kit willen gebruiken om machine learning-modellen te bouwen die zijn geoptimaliseerd voor verwerking op mobiele apparaten.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De noodzakelijke ontwikkelomgeving instellen om met het ontwikkelen van machine learning-functies voor mobiele apps te beginnen.
• Nieuwe machine learning-technologieën integreren in Android- en iOS-apps met behulp van de ML Kit APIs.
• Bestaande apps verbeteren en optimaliseren met behulp van de ML Kit SDK voor op-apparaatverwerking en implementatie.

Praktische Rapid Prototyping voor Robotics met ROS 2 & Docker is een hands-on cursus ontworpen om ontwikkelaars te helpen robottica-applicaties efficiënt te bouwen, testen en implementeren. De deelnemers leren hoe ze robottica-omgevingen kunnen containeriseren, ROS 2-pakketten integreren en modulaire robottica-systeems kunnen prototypen met Docker voor reproduceerbaarheid en schaaleigenschappen. De cursus benadrukt agiliteit, versiebeheer en samenwerkingspraktijken die geschikt zijn voor vroege ontwikkel- en innovatietams.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of ter plaatse) is gericht op deelnemers met een beginners- tot middelviveau die wensen robottica-ontwikkelworkflows te versnellen met behulp van ROS 2 en Docker.

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

• Een ROS 2-ontwikkelomgeving binnen Docker-containers op te zetten.
• Robottica-prototypen in modulaire, reproduceerbare setup te ontwikkelen en testen.
• Simulatie-tools te gebruiken om systeergedrag te valideren voordat deze wordt geïmplementeerd op harde schijven.
• Effectief samen te werken aan containergebaseerde robottica-projecten.
• Concepten van continue integratie en implementatie in robottica-pipelines toe te passen.

Format van de Cursus

• Interactieve lezingen en demonstraties.
• Hands-on oefeningen met ROS 2- en Docker-omgevingen.
• Mini-projecten gericht op echte robottica-applicaties.

Cursus Aanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om de details te bespreken.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers en softwareontwikkelaars die Random Forest willen gebruiken om machine learning-algoritmen te bouwen voor grote datasets.

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

• De noodzakelijke ontwikkelomgeving in te stellen om te beginnen met het bouwen van machine learning-modellen met Random Forest.
• De voordelen van Random Forest te begrijpen en te leren hoe je het kunt implementeren om classificatie- en regressieproblemen op te lossen.
• Te leren hoe je grote datasets kunt beheren en de verschillende beslissingsbomen in Random Forest kunt interpreteren.
• De prestaties van machine learning-modellen te evalueren en te optimaliseren door hyperparameters af te stellen.

In deze instructeurgeleide, live training in Nederland, leren de deelnemers hoe ze ROS kunnen beginnen te gebruiken voor hun robotica-projecten met behulp van visualisatie- en simulatiehulpmiddelen.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• De basisprincipes van ROS begrijpen.
• Leren hoe je een basicrobotica-project kunt opzetten met behulp van ROS.
• Leren hoe je verschillende hulpmiddelen voor robotica kunt gebruiken, waaronder simulatie- en visualisatietools.

Dit instructeurgeleide, live-training in Nederland (online of ter plekke) is gericht op beginner- tot intermediate-niveau en potentieel advanced-niveau robotsontwikkelaars die willen leren hoe ze ROS kunnen gebruiken om mobiele robots te programmeren met Python.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Een ontwikkelomgeving in te stellen die ROS, Python en een mobiel robotplatform bevat.
• ROS-nodes, -topics, -services en -acties met Python te creëren en uit te voeren.
• ROS-tools en -utilities te gebruiken om ROS-toepassingen te bewaken en te debuggen.
• ROS-pakketten en -bibliotheken te gebruiken om veelvoorkomende taken voor mobiele robots uit te voeren.
• ROS met andere frameworks en tools te integreren.
• Fouten in ROS-toepassingen op te lossen en deze te debuggen.