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Plan du cours
Introduction à l'IA physique
- Qu'est-ce que l'IA physique ?
- Composants clés : matériel, logiciel et IA
- Applications de l'IA physique dans des scénarios du monde réel
Fondamentaux de la robotique
- Concepts de base en robotique et automatisation
- Aperçu des capteurs, actionneurs et contrôleurs
- Introduction au Robot Operating System (ROS)
Algorithmes d'IA pour les systèmes physiques
- Apprentissage automatique et perception pour la robotique
- Bases de la planification de trajectoire et de la navigation
- Introduction à la prise de décision et au contrôle
Prototypage et construction de machines intelligentes
- Choix du matériel adapté : Arduino, Raspberry Pi et autres
- Intégration des capteurs et actionneurs
- Construction et test d'un système robotique simple alimenté par l'IA
Activités pratiques
- Mise en place d'un environnement ROS de base
- Développement d'un robot suiveur de ligne
- Mise en œuvre d'un système de base d'évitement d'obstacles
Déploiement et tests sur le terrain
- Dépannage et résolution de problèmes des systèmes robotiques
- Tests sur le terrain des prototypes
- Analyse des performances et itération sur la conception
Défis et tendances futures
- Passage des prototypes aux systèmes complets
- Considérations éthiques et de sécurité dans l'IA physique
- Technologies émergentes et innovations
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissances de base en programmation (Python recommandé)
- Intérêt pour la robotique et l'intelligence artificielle
Public cible
- Développeurs d'IA
- Passionnés de technologie
- Étudiants en sciences, technologies, ingénierie et mathématiques (STEM)
14 Heures