Plan du cours

Introduction aux Avancées de l'IA Physique

  • Aperçu des concepts avancés en IA physique
  • Derniers développements et tendances dans les systèmes autonomes
  • Défis clés dans la conception de systèmes autonomes

Conception Avancée des Systèmes

  • Conception mécanique et électrique pour les systèmes complexes
  • Intégration de capteurs et d'actuateurs avancés
  • Gestion de l'énergie et durabilité

Algorithmes IA pour l'autonomie

  • Apprentissage profond pour la perception et le planification
  • Apprentissage par renforcement pour le contrôle adaptatif
  • Optimisation des pipelines IA pour les prises de décision en temps réel

Traitement et Intégration des Données en Temps Réel

  • Techniques avancées de fusion des capteurs
  • Traitement des données en temps réel pour les environnements dynamiques
  • Stratégies avancées de navigation et d'évitement d'obstacles

Simulation et Validation

  • Utilisation avancée des environnements de simulation
  • Modélisation et test de scénarios complexes
  • Validation du système et optimisation des performances

Stratégies d'Automatisation et de Déploiement

  • Programmation avancée des flux de travail pour l'automatisation
  • Garantir la fiabilité et la sécurité dans les déploiements autonomes
  • Évolutivité et maintenance des systèmes autonomes

Exploration des Tendances et Défis Futurs

  • Avancées dans l'interaction homme-robot et la collaboration
  • Considérations éthiques dans les systèmes autonomes
  • L'avenir de l'IA physique dans divers secteurs

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Compréhension solide des concepts d'intelligence artificielle et d'apprentissage machine
  • Maîtrise du design et de la commande des systèmes robotiques
  • Expérience avec les langages de programmation comme Python ou C++

Public cible

  • Chercheurs en intelligence artificielle
  • Experts en robotique
  • Ingénieurs logiciel
 21 Heures

Nombre de participants


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