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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