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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