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Plan du cours

Introduction à l'IA multimodale en robotique

  • Le rôle de l'IA multimodale en robotique
  • Aperçu des systèmes sensoriels des robots

Technologies de perception multimodale

  • Types de capteurs et leurs applications en robotique
  • Intégration et synchronisation des différentes entrées sensorielles

Construction de systèmes robotiques multimodaux

  • Principes de conception pour les robots multimodaux
  • Cadres et outils pour le développement de systèmes robotiques

Algorithmes d'IA pour la fusion des capteurs

  • Techniques de combinaison des données sensorielles
  • Modèles d'apprentissage automatique pour la prise de décision en robotique

Développement de comportements robotiques autonomes

  • Création de robots capables de naviguer et d'interagir avec leur environnement
  • Études de cas de robots autonomes dans divers secteurs

Traitement des données en temps réel

  • Gestion de volumes élevés de données sensorielles en temps réel
  • Optimisation des performances pour la réactivité et la précision

Actionnement et contrôle dans les robots multimodaux

  • Conversion des entrées sensorielles en mouvements robotiques
  • Systèmes de contrôle pour des tâches robotiques complexes

Considérations éthiques dans les systèmes robotiques

  • Discussion sur l'utilisation éthique des robots
  • Confidentialité et sécurité dans la collecte de données robotiques

Projet et évaluation

  • Conception, prototypage et dépannage d'un système robotique multimodale simple
  • Évaluation et rétroaction

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Solide connaissance de la robotique et de l'IA
  • Maîtrise de Python et C++
  • Connaissance des technologies des capteurs

Public cible

  • Ingénieurs en robotique
  • Chercheurs en IA
  • Spécialistes en automatisation
 21 Heures

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