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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

Nombre de participants


Prix par participant

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