Plan du cours
Introduction
Vue d'ensemble de l'Intelligence Artificielle (IA)
- Apprentissage automatique
- Intelligence computationnelle
Compréhension des concepts des réseaux de neurones
- Réseaux génératifs
- Réseaux de neurones profonds
- Réseaux de neurones convolutifs
Compréhension des différentes méthodes d'apprentissage
- Apprentissage supervisé
- Apprentissage non supervisé
- Apprentissage par renforcement
- Apprentissage semi-supervisé
Autres algorithmes d'intelligence computationnelle
- Systèmes flous
- Algorithmes évolutionnaires
Exploration des approches d'intelligence artificielle pour l'optimisation
- Choix efficace des approches d'IA
Découverte de la programmation dynamique stochastique
- Relations avec l'IA
Mise en œuvre d'applications mécatroniques avec l'IA
- Médecine
- Secours
- Défense
- Tendance transverse aux industries
Étude de cas : La voiture robotisée intelligente
Programmation des principaux systèmes d'un robot
- Planification du projet
Mise en œuvre des capacités d'IA
- Recherche et contrôle du mouvement
- Localisation et cartographie
- Suivi et contrôle
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base de l'informatique et de l'ingénierie
Audience
- Ingénieurs
Nos clients témoignent (2)
Fourniture des matériels (machine virtuelle) pour passer directement aux exercices, et explication des fondamentaux de ROS2. Comprendre pourquoi les choses fonctionnent d'une manière particulière.
Arjan Bakema
Formation - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Traduction automatique
ses connaissances et son utilisation de l'IA pour la robotique dans le futur.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Formation - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Traduction automatique