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Plan du cours

Introduction à l'IA multimodale en robotique

  • Le rôle de l'IA multimodale en robotique
  • Aperçu des systèmes sensoriels des robots

Technologies de perception multimodale

  • Types de capteurs et leurs applications en robotique
  • Intégration et synchronisation des différentes entrées sensorielles

Conception de systèmes robotiques multimodaux

  • Principes de conception des robots multimodaux
  • Cadres et outils de développement de systèmes robotiques

Algorithmes d'IA pour la fusion de capteurs

  • Techniques de combinaison des données sensorielles
  • Modèles d'apprentissage automatique pour la prise de décision en robotique

Développement de comportements robotiques autonomes

  • Création de robots capables de naviguer et d'interagir avec leur environnement
  • Études de cas de robots autonomes dans diverses industries

Traitement des données en temps réel

  • Traitement en temps réel de grands volumes de données sensorielles
  • Optimisation des performances pour la réactivité et la précision

Actionnement et contrôle des robots multimodaux

  • Conversion des entrées sensorielles en mouvements robotiques
  • Systèmes de contrôle pour des tâches robotiques complexes

Considérations éthiques dans les systèmes robotiques

  • Discussion sur l'utilisation éthique des robots
  • Vie privée et sécurité dans la collecte de données robotiques

Projet et évaluation

  • Conception, prototypage et débogage d'un système robotique multimodale simple
  • Évaluation et retour d'information

Récapitulatif et prochaines étapes

Pré requis

  • Solides connaissances en robotique et en IA
  • Maîtrise de Python et de C++
  • Connaissance des technologies de capteurs

Participants

  • Ingénieurs roboticiens
  • Chercheurs en IA
  • Spécialistes en automatisation
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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