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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

Nombre de participants


Prix par participant

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