Machine Learning for Roboticsのトレーニングコース

Azure Bot Serviceは、Microsoft Bot Frameworkの機能とAzure機能を組み合わせて、インテリジェントボットの迅速な開発を可能にします。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はMicrosoft Azureを使用してインテリジェントボットを簡単に作成する方法を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• インテリジェントボットの基礎を学ぶ
• クラウドアプリケーションを使用してインテリジェントボットを作成する方法を学ぶ
• Microsoft Bot Framework、Bot Builder SDK、およびAzure Bot Serviceの使用方法を理解する
• ボットパターンを使用してボットを設計する方法を理解する
• Microsoft Azureを使って最初のインテリジェントボットを開発する

観客

• 開発者
• 愛好家
• エンジニア
• ITプロフェッショナル

コースの形式

• パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

ボットやチャットボットとは、様々なメッセージングプラットフォーム上でユーザーとのやり取りを自動化し、ユーザーが他の人間と話すことなく、より速く物事を完了させるために使用されるコンピュータアシスタントのようなものです。

このインストラクターによるライブトレーニングでは、ボット開発ツールやフレームワークを使用してサンプルチャットボットを作成しながら、ボット開発の始め方を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は以下のことができるようになります：

• ボットのさまざまな用途とアプリケーションを理解する
• ボット開発の完全なプロセスを理解する
• ボットの構築に使用されるさまざまなツールとプラットフォームを探る
• 0] Messengerのサンプルチャットボットを作成する
• 1]ボットフレームワークを使用したサンプルチャットボットの構築

対象者

• 独自のボット作成に興味のある開発者

コース形式

• 講義、ディスカッション、演習、実習

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、メカトロニクス・システムへの人工知能の応用について学びたいエンジニアを対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• 人工知能、機械学習、計算知能の概要を理解する
。
• ニューラルネットワークの概念とさまざまな学習方法を理解する
。
• 現実の問題に対して人工知能のアプローチを効果的に選択する
。
• メカトロニクス工学におけるAIアプリケーションを実装する。

H2O AutoML is an artificial intelligence platform that automates the process of building, selecting and optimizing large numbers of machine learning models.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use H2O AutoML to automate the process of building and selecting the best machine learning algorithm and parameters.

By the end of this training, participants will be able to:

• Automate the machine learning workflow.
• Automatically train and tune many machine learning models within a specified time range.
• Train stacked ensembles to arrive at highly predictive ensemble models.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

このインストラクターによるライブトレーニングは、Auto-sklearnを使用して機械学習モデルの選択と最適化のプロセスを自動化したい機械学習の実務者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• 非常に効率的な機械学習モデルのトレーニングプロセスを自動化します。
• さまざまなモデルを選択し、トレーニングし、テストするという面倒な作業を回避しながら、精度の高い機械学習モデルを構築する
。
• 実世界のビジネス上の問題を解決するために機械学習の力を利用する。

このインストラクターによるライブトレーニングは、データサイエンティストや、機械学習モデルの選択と最適化のプロセスを自動化するためにAuto-Kerasを使いたいと考えている技術的な知識の浅い方を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• 非常に効率的な機械学習モデルの学習プロセスを自動化します。
• ディープラーニングモデルの最適なパラメーターを自動的に探索する
。
• 精度の高い機械学習モデルを構築する
。
• 機械学習のパワーを使用して、実世界のビジネス問題を解決する
。

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、Stable Diffusion を活用してさまざまなユースケース向けに高品質の画像を生成したいと考えているデータ サイエンティスト、機械学習エンジニア、コンピューター ビジョン研究者を対象としています。

このトレーニングを終了するまでに、参加者は次のことができるようになります。

Stable Diffusion の原理と、それが画像生成にどのように機能するかを理解します。画像生成タスク用に Stable Diffusion モデルを構築してトレーニングします。 Stable Diffusion を、インペイント、アウトペイント、イメージ間の変換などのさまざまなイメージ生成シナリオに適用します。 Stable Diffusion モデルのパフォーマンスと安定性を最適化します。

日本 での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、ディープ ラーニングの知識とスキルを拡張したい中級から上級レベルのデータ サイエンティスト、機械学習エンジニア、ディープ ラーニングの研究者、およびコンピューター ビジョンの専門家を対象としています。テキストから画像への生成用。

このトレーニングを終了するまでに、参加者は次のことができるようになります。

高度な深層学習アーキテクチャとテキストから画像への生成技術を理解します。高品質の画像合成のための複雑なモデルと最適化を実装します。大規模なデータセットと複雑なモデルのパフォーマンスとスケーラビリティを最適化します。モデルのパフォーマンスと一般化を向上させるためにハイパーパラメーターを調整します。 Stable Diffusion を他の深層学習フレームワークおよびツールと統合する