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Plan du cours

Introduction à l'Edge AI en robotique

  • Qu'est-ce que l'Edge AI ?
  • Pourquoi l'Edge AI est essentielle pour la robotique
  • Défis de l'IA en temps réel dans les systèmes autonomes

Déploiement de modèles d'IA sur des dispositifs edge

  • Inférence d'IA sur NVIDIA Jetson et d'autres matériels edge
  • Utilisation de TensorFlow Lite et ONNX pour le déploiement edge
  • Optimisation des modèles d'IA pour une exécution en temps réel

Perception temps réel pour les systèmes autonomes

  • Vision par ordinateur pour la navigation robotique
  • Fusion de capteurs : LiDAR, caméras et IMU
  • Edge AI pour la détection et le suivi d'objets

Prise de décision et contrôle en robotique

  • Apprentissage par renforcement pour les comportements autonomes
  • Planification de trajectoire et évitement d'obstacles
  • Optimisation de la latence dans les systèmes d'IA en temps réel

Intégration de l'IA avec ROS (Robot Operating System)

  • Vue d'ensemble de ROS et de son écosystème
  • Exécution de modèles de perception basés sur l'IA dans ROS
  • Edge AI dans les applications multi-robots et de robotique en essaim

Optimisation de l'IA pour les systèmes robotiques à faible consommation

  • Architectures de réseaux neuronaux efficaces pour la robotique
  • Réduction de la consommation d'énergie des robots pilotés par l'IA
  • Déploiement d'IA sur des plateformes robotiques alimentées par batterie

Applications concrètes et tendances futures

  • Drones autonomes et robots industriels
  • Assistants robotiques alimentés par l'IA
  • Avancées futures de l'Edge AI pour la robotique

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des modèles d'IA et d'apprentissage automatique
  • Une expérience avec les systèmes embarqués ou la robotique
  • Des connaissances de base en informatique temps réel

Public cible

  • Ingénieurs roboticiens
  • Développeurs d'IA
  • Spécialistes de l'automatisation
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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