Cursos de Artificial Intelligence (AI) for Mechatronics

Este curso cobre AI (emphasizing Machine Learning e Deep Learning) em Automotive Indústria. Ajuda a determinar que tecnologia pode ser (potencialmente) usada em múltiplas situações em um carro: da simples automação, reconhecimento de imagem para tomada de decisão autónoma.

Este curso foi criado para administradores, solution architects, executivos de inovação, CTOs, e todos os interessados em aprender e conhecer o panorama geral da inteligência artificial aplicada aos problemas organizacionais.

This instructor-led, live training in Brasil (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.

A Rede Neuronal Artificial é um modelo de dados computacionais utilizado no desenvolvimento de sistemas Artificial Intelligence (AI) capazes de efetuar tarefas "inteligentes". As redes neuronais artificiais Neural Networks são normalmente utilizadas em aplicações Machine Learning (ML), que são elas próprias uma implementação da IA. Deep Learning é um subconjunto do ML.

Este é um curso de 4 dias que apresenta a IA e a sua aplicação. Existe a opção de ter um dia adicional para realizar um projeto de IA após a conclusão deste curso.

Este é um curso de 4 dias que introduz a IA e a sua aplicação utilizando a linguagem de programação Python. Existe a opção de ter um dia adicional para realizar um projeto de IA após a conclusão deste curso.

This instructor-led, live training in Brasil (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.

O Serviço de Bot do Azure combina o poder das funções do Microsoft Bot Framework e do Azure para permitir o rápido desenvolvimento de bots inteligentes.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como criar facilmente um bot inteligente usando o Microsoft Azure

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aprenda os fundamentos de bots inteligentes
• Aprenda como criar bots inteligentes usando aplicativos em nuvem
• Entenda como usar o Microsoft Bot Framework, o SDK do Bot Builder e o Serviço de Bot do Azure
• Entenda como projetar bots usando padrões de bot
• Desenvolva seu primeiro bot inteligente usando o Microsoft Azure

Público

• Desenvolvedores
• Hobbyists
• Engenheiros
• Profissionais de TI

Formato do curso

• Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática

Rede Neural Artificial é um modelo de dados computacional utilizado no desenvolvimento de sistemas de Artificial Intelligence (AI) capazes de realizar tarefas "inteligentes". Neural Networks são comumente usadas em aplicações de Machine Learning (ML), que são elas mesmas uma implementação da IA. Deep Learning é um subconjunto do ML.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores e desenvolvedores que desejam usar Chainer para construir e treinar redes neurais em Python, tornando o código fácil de depurar.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a desenvolver modelos de redes neurais.
• Definir e implementar modelos de redes neurais usando um código fonte compreensível.
• Execute exemplos e modifique os algoritmos existentes para otimizar os modelos de treinamento de aprendizado profundo, aproveitando GPU s para alto desempenho.

This instructor-led, live training in Brasil (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.

Um bot ou chatbot é como um assistente de computador que é usado para automatizar as interacções do utilizador em várias plataformas de mensagens e fazer as coisas mais rapidamente sem a necessidade de os utilizadores falarem com outro humano.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como começar a desenvolver um bot à medida que avançam na criação de chatbots de amostra usando ferramentas e estruturas de desenvolvimento de bots.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os diferentes usos e aplicações de bots
• Compreender o processo completo no desenvolvimento de bots
• Explore as diferentes ferramentas e plataformas usadas na construção de bots
• Construir um chatbot de amostra para Facebook Messenger
• Crie um chatbot de amostra usando Microsoft Bot Framework

Público-alvo

• Desenvolvedores interessados em criar seu próprio bot

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a participantes de nível intermediário que desejam aprimorar suas habilidades em projetar, programar e implantar sistemas robóticos inteligentes para automação e além.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios de Physical AI e suas aplicações em robótica e automação.
• Conceber e programar sistemas robóticos inteligentes para ambientes dinâmicos.
• Implementar modelos de IA para tomada de decisão autónoma em robôs.
• Tirar partido de ferramentas de simulação para testes e otimização robótica.
• Abordar desafios como a fusão de sensores, o processamento em tempo real e a eficiência energética.

Um robô inteligente é um sistema Artificial Intelligence (AI) que pode aprender com o seu ambiente e a sua experiência e desenvolver as suas capacidades com base nesse conhecimento. Os robôs inteligentes Smart Robots podem colaborar com os seres humanos, trabalhando ao seu lado e aprendendo com o seu comportamento. Além disso, têm capacidade para realizar não só trabalho manual, mas também tarefas cognitivas. Para além dos robôs físicos, os Smart Robots também podem ser puramente baseados em software, residindo num computador como uma aplicação de software sem partes móveis ou interação física com o mundo.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão as diferentes tecnologias, estruturas e técnicas para programar diferentes tipos de Smart Robots mecânicos e, em seguida, aplicarão esse conhecimento para concluir seus próprios projetos de robôs inteligentes.

O curso está dividido em 4 secções, cada uma consistindo em três dias de palestras, discussões e desenvolvimento de robôs práticos num ambiente de laboratório ao vivo. Cada secção será concluída com um projeto prático para permitir aos participantes praticar e demonstrar os conhecimentos adquiridos.

O hardware alvo para este curso será simulado em 3D através de software de simulação. A estrutura de código aberto ROS (Robot Operating System), C++ e Python será usada para programar os robôs.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os principais conceitos utilizados nas tecnologias robóticas
• Compreender e gerir a interação entre software e hardware num sistema robótico
• Compreender e implementar os componentes de software que sustentam Smart Robots
• Construir e operar um Robô Inteligente mecânico simulado que pode ver, sentir, processar, agarrar, navegar e interagir com humanos através da voz
• Alargar a capacidade de um Robô Inteligente para executar tarefas complexas através de Deep Learning
• Testar e resolver problemas de um Robô Inteligente em cenários realistas

Público

• Programadores
• Engenheiros

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

Nota

• Para personalizar qualquer parte deste curso (linguagem de programação, modelo de robô, etc.), contacte-nos para combinar.