Plan du cours

Introduction à l'IA physique et aux robots

  • Aperçu de l'IA physique et son évolution
  • Applications dans l'automatisation industrielle et au-delà
  • Composants clés des systèmes robotiques intelligents

Conception de Systèmes Robotiques

  • Principes de conception mécanique pour les robots
  • Intégration des capteurs et actionneurs
  • Systèmes d'alimentation en énergie et efficacité énergétique

Modèles IA pour la Robotique

  • Utilisation de l'apprentissage automatique pour la perception et la prise de décision
  • Apprentissage par renforcement en robotique
  • Création de pipelines IA pour les systèmes robotiques

Intégration des Capteurs en Temps Réel

  • Techniques de fusion des capteurs
  • Traitement des données provenant du LiDAR, des caméras et d'autres capteurs
  • Navigation en temps réel et évitement d'obstacles

Simulation et Tests

  • Utilisation de outils de simulation comme Gazebo et le MATLAB Robotics Toolbox
  • Modélisation des environnements dynamiques
  • Évaluation et optimisation des performances

Automatisation et Déploiement

  • Programmation de robots pour l'automatisation industrielle
  • Développement de flux de travail pour les tâches répétitives
  • Assurer la sécurité et la fiabilité des déploiements

Sujets Avancés et Tendances Futuristes

  • Robots collaboratifs (cobots) et interaction homme-robot
  • Considérations éthiques et réglementaires en robotique
  • L'avenir de l'IA physique dans l'automatisation

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Connaissance de base des robots et des systèmes d'automatisation
  • Compétence en programmation, préférablement en Python
  • Familiarité avec les fondements de l'intelligence artificielle

Public cible

  • Ingénieurs en robotique
  • Spécialistes de l'automatisation
  • Développeurs IA
 21 Heures

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