ロボティクスのための機械学習のトレーニングコース

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データサイエンティストやソフトウェアエンジニア向けです。Pythonを使用してAdaBoostを用いたブースティングアルゴリズムを構築することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• AdaBoostを使用して機械学習モデルを構築するための必要な開発環境を設定します。
• アンサンブル学習のアプローチと適応ブースティングの実装方法を理解します。
• Pythonを使用してAdaBoostモデルを構築し、機械学習アルゴリズムを強化する方法を学びます。
• ハイパーパラメータチューニングを使用して、AdaBoostモデルの精度とパフォーマンスを向上させます。

ドローンと写真測量は、高精度なインフラ監督において必須のツールとなっています。高度な測地学の原理、リアルタイムモデリング、および高精度ドローンマッピングを統合することで、建設環境におけるより深い洞察、正確性、生産性が実現できます。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルのプロフェッショナルを対象としており、高度なドローンと写真測量ワークフロー、測地制御および高精度マッピング技術を複雑なインフラプロジェクトに適用することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to できます:

• RTK/PPK ワークフローおよび地上制御校正を含む高度な写真測量方法を適用します。
• 大規模インフラサイトのための測地参照システムと投影を統合します。
• 複雑な地形とインフラジオメトリに合わせた精密飛行ミッションを設計します。
• 構造健全性、変形、および適合性追跡のため GIS ソフトウェアで写真測量データを分析します。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 高度な演習と実際の事例研究。
• ドローンデータとモデリングツールを使用したハンズオン実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望する場合は、お問い合わせください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、エンジニアや開発者が空域ロボティクスのさまざまな概念とツールを探索しながら、航空機を設計、開発、テストすることを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• 空域ロボティクスの基礎を理解します。
• UAVsと四軸旋翼機のモデリングと設計を行います。
• 飛行制御と運動計画の基礎を学びます。
• 空域ロボティクス用のさまざまなシミュレーションツールを使用する方法を学びます。

ArduPilotは、ドローン、ローバー、その他の無人車両向けのオープンソース自動操縦ソフトウェアスイートです。自律航行、地上局とのリアルタイム通信、ROS2などのロボティクスマiddlewareとの統合など、高度な機能を提供しています。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、ArduPilotを使用して無人航空機（UAV）を設計、プログラミング、テストする中級開発者と技術専門家向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことが Able to します：

• ArduPilot用の完全な開発環境をセットアップする。
• UAV制御のためにファームウェア、ミドルウェア、MAVLink APIを設定する。
• SITLシミュレーションを使用してドローンの動作を安全にテストおよびデバッグする。
• ArduPilotをROS2で拡張し、外部ツールやセンサーと統合する。
• 自律飛行ロジックを開発し、UAVミッションのエンドツーエンドを実行する。

コース形式

• 双方向レクチャーとディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• このトレーニングはオープンソース自動操縦ソフトウェアArduPilotに基づいています。このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、ご連絡ください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データサイエンティストだけでなく技術的な知識が少ない方々も対象としています。Auto-Kerasを使用して機械学習モデルの選択と最適化を自動化したい方に適しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 効率的な機械学習モデルの訓練プロセスを自動化します。
• 深層学習モデルの最適なパラメータを自動的に探索します。
• 高精度の機械学習モデルを構築します。
• 機械学習の力を活用して実際のビジネス問題を解決します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、DataRobotの機械学習機能を使用して予測モデルを自動化、評価、管理することを目指すデータサイエンティストとデータアナリスト向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが able to できます：

• DataRobotにデータセットを読み込み、分析、評価、品質チェックを行う。
• モデルを構築し、学習して重要な変数を特定し、予測目標を達成する。
• モデルを解釈して、ビジネス意思決定に役立つ貴重な洞察を提供する。
• モデルを監視し、管理して最適化された予測性能を維持する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、UASの基礎を理解し、さまざまな産業での計画、運用、管理、分析にドローン技術を適用したいと考えている人向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は次のことができます。

• ドローンとUAVの基本的な知識を得る。
• ドローンの分類と用途について学び、異なるニーズに対応する適切なUAVを見つける。
• 便利なドローン運用のための配送オプションと規制を評価する。
• ドローン技術を使用する際のリスクと倫理を理解する。
• 他の技術との統合を含む、UAVの将来の用途と能力を探求する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、ドローンとフォトグラメトリ技術を使用して建設プロジェクトでのインフラ監視を行うことを希望する初級者から中級者の参加者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• ドローンとフォトグラメトリの基本を理解します。
• 建設現場でのドローン飛行計画を開発し、実行します。
• フォトグラメトリによる追跡を行い、詳細な地図や3Dモデルを作成します。
• フォトグラメトリデータを使用してインフラ監視と問題の検出を行います。
• ドローン技術を活用して建設現場の安全性と効率性を向上させます。

このインストラクター主導の実践トレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、農業技術者、研究者、エンジニア向けです。彼らは航空ロボティクスを活用して、農業におけるデータ収集と分析を最適化することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• ドローン技術および関連規制の理解
• ドローンを使用して作物データを取得、処理、分析し、農業と農法を改善する

Evo Max 4Tは、高度な航空作業、点検、データ収集向けに設計されたプロフェッショナルグレードのドローンです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、初級から中級レベルのオペレーターがEvo Max 4Tを安全かつ効果的に使用し、公式認定に備えることを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• Evo Max 4Tドローンの技術仕様と操作を理解する。
• 航空活動における運用安全手順を適用する。
• 現在のAACおよび地域のドローン規制に準拠する。
• 効率的かつ安全なドローン運用のベストプラクティスを実装する。
• 理論的および実践的なトレーニングを通じて認定/ライセンス取得に備える。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• ドローン機器やシミュレーターを使用した実践練習。
• 実際の飛行シナリオに基づく実用的な演習。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを希望する場合は、お問い合わせください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、GoogleのML Kitを使用してモバイルデバイス向けに最適化された機械学習モデルを構築したい開発者を対象としています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• モバイルアプリケーション向けの機械学習機能を開発するための必要な開発環境を設定します。
• ML Kit APIを使用してAndroidとiOSアプリに新しい機械学習技術を統合します。
• 既存のアプリケーションをML Kit SDKを使用してデバイス上での処理と展開のために強化および最適化します。

ROS 2 & Docker を使用したロボティクスの実践的な迅速プロトタイピングは、開発者が効率的にロボットアプリケーションを構築、テスト、展開するための手引き型コースです。参加者は、ロボット環境のコンテナ化、ROS 2 パッケージの統合、Docker を使用した再現性とスケーラビリティのあるモジュール式ロボットシステムのプロトタイピング方法を学びます。本コースは、初期開発段階やイノベーションチームに適した機敏さ、バージョン管理、および協力の実践を強調しています。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、ROS 2 と Docker を使用してロボティクス開発ワークフローを加速したい初級から中級レベルの参加者を対象としています。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことが可能です：

• Docker コンテナ内で ROS 2 開発環境をセットアップする。
• モジュール式で再現性のあるセットアップを使用してロボットプロトタイプを開発およびテストする。
• シミュレーションツールを使用してハードウェア展開前のシステム動作を検証する。
• コンテナ化されたロボットプロジェクトを使用して効果的に協力する。
• ロボティクスパイプラインでの継続的統合と展開の概念を適用する。

コース形式

• インタラクティブな講義とデモンストレーション。
• ROS 2 および Docker 環境での手動実習。
• 実世界のロボットアプリケーションに焦点を当てたミニプロジェクト。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズ版を依頼する場合は、お問い合わせください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データサイエンティストとソフトウェアエンジニア向けです。大規模データセットで機械学習アルゴリズムを構築したい方におすすめです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます：

• ランダムフォレストを使用して機械学習モデルを構築するために必要な開発環境を設定します。
• ランダムフォレストの利点と、分類や回帰問題を解決するためにどのように実装するかを理解します。
• 大規模データセットの処理方法とランダムフォレスト内の複数の決定木の解釈方法を学びます。
• ハイパーパラメータの調整によって、機械学習モデルの性能を評価し最適化します。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はロボット視覚化およびシミュレーションツールを使用して、ROSをロボットプロジェクトに活用する方法を学びます。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• ROSの基本を理解します。
• ROSを使用した基本的なロボットプロジェクトの作成方法を学びます。
• シミュレーションや視覚化ツールなどの異なるロボット用ツールの使用方法を学びます。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初心者から中級レベル、さらには上級レベルのロボティクス開発者がROSとPythonを使用してモバイルロボットをプログラミングする方法を学ぶことを目的としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• ROS、Python、およびモバイルロボットプラットフォームを含む開発環境の設定
• Pythonを使用してROSノード、トピック、サービス、アクションを作成し実行する
• ROSツールとユーティリティを使用してROSアプリケーションを監視およびデバッグする
• モバイルロボットの一般的なタスクを実行するためにROSパッケージとライブラリを使用する
• 他のフレームワークやツールとのROSの統合
• ROSアプリケーションのトラブルシューティングとデバッグ