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Plan du cours
Introduction à l'IA physique avancée
- 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'actionneurs avancés
- Gestion de l'énergie et durabilité
Algorithmes d'IA pour l'autonomie
- Apprentissage profond pour la perception et la planification
- Apprentissage par renforcement pour le contrôle adaptatif
- Optimisation des pipelines d'IA pour la prise de décision en temps réel
Traitement et intégration des données en temps réel
- Techniques avancées de fusion de 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 des systèmes et optimisation des performances
Stratégies d'automatisation et de déploiement
- Programmation de workflows avancés pour l'automatisation
- Assurer la fiabilité et la sécurité lors du déploiement de systèmes autonomes
- Évolutivité et maintenance des systèmes autonomes
Exploration des tendances et défis futurs
- Avancées dans l'interaction et la collaboration homme-robot
- Questions éthiques liées aux systèmes autonomes
- L'avenir de l'IA physique dans divers secteurs
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension solide des concepts d'IA et d'apprentissage automatique
- Maîtrise de la conception et du contrôle des systèmes robotiques
- Expérience avec des langages de programmation comme Python ou C++
Audience
- Chercheurs en IA
- Experts en robotique
- Ingénieurs en logiciel
21 Heures