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Plan du cours
Introduction à l'IA Physique Avancée
- Aperçu des concepts avancés de l'IA physique
- Développements récents et tendances dans les systèmes autonomes
- Défis clés de la conception de systèmes autonomes
Conception Avancée des Systèmes
- Conception mécanique et électrique pour des systèmes complexes
- Intégration de capteurs et actionneurs avancés
- Gestion de l'énergie et durabilité
Algorithmes d'IA pour l'Autonomie
- Apprentissage profond pour la perception et la planification
- Apprentissage par renforcement pour le contrôle adaptatif
- Optimisation des pipelines d'IA pour la prise de décision en temps réel
Traitement et Intégration des Données en Temps Réel
- Techniques avancées de fusion de capteurs
- Traitement des données en temps réel pour des environnements dynamiques
- Stratégies avancées de navigation et d'évitement d'obstacles
Simulation et Validation
- Utilisation avancée des environnements de simulation
- Modélisation et test de scénarios complexes
- Validation des systèmes et optimisation des performances
Stratégies d'Automatisation et de Déploiement
- Programmation de workflows avancés pour l'automatisation
- Garantie de fiabilité et de sécurité lors des déploiements autonomes
- Évolutivité et maintenance des systèmes autonomes
Exploration des Tendances et Défis Futurs
- Progrès dans l'interaction et la collaboration homme-robot
- Considérations éthiques dans les systèmes autonomes
- L'avenir de l'IA physique dans divers secteurs industriels
Résumé et Prochaines Étapes
Pré requis
- Compréhension approfondie des concepts d'IA et d'apprentissage automatique
- Maîtrise de la conception et du contrôle des systèmes robotiques
- Expérience avec des langages de programmation tels que Python ou C++
Public cible
- Chercheurs en IA
- Experts en robotique
- Ingénieurs logiciels
21 Heures