L'IA pour la robotique représente le point de rencontre entre l'intelligence et le mouvement — là où les algorithmes pensent, les capteurs perçoivent et les machines agissent avec un but. C'est la frontière où les données se transforment en dextérité, alimentant la prochaine génération de systèmes autonomes, de robots industriels et de machines intelligentes.
Dans ces formations pratiques animées par des instructeurs, les participants explorent comment l'intelligence artificielle transforme la robotique en systèmes adaptatifs et capables d'apprentissage. Grâce à des exercices pratiques, ils approfondissent les modèles de perception, la planification des mouvements, l'apprentissage par renforcement et les architectures de contrôle pilotées par l'IA qui rapprochent les machines d'une réactivité comparable à celle des humains.
Les participants en ligne intègrent un environnement qui reflète le rythme des laboratoires réels — guidés étape par étape à travers des démonstrations en direct et un codage collaboratif via un bureau distant. Chaque session se déroule comme une exploration partagée de la logique et du mouvement, et non comme une conférence unidirectionnelle.
Pour les équipes qui préfèrent concevoir et tester ensemble, la formation en direct sur site à Dartmouth — organisée dans les installations du client ou au sein des centres de formation corporatifs de NobleProg — transforme l'apprentissage en expérimentation. Robots, code et imagination se rencontrent dans un espace pratique où la théorie prend une forme physique.
Aussi connue sous le nom de robotique intelligente ou d'IA robotique, notre formation aide les professionnels à faire le pont entre le logiciel et la mécanique — en construisant des systèmes qui perçoivent, décident et agissent avec une autonomie et une précision croissantes.
NobleProg — Votre partenaire de formation local
Dartmouth - Metropolitan Place
99, chemin Wyse, Dartmouth, Canada, B3A 4S5
Le Metropolitan Place est un bâtiment en front de mer, à proximité d'Alderney Landing et qui abrite des entreprises de premier plan. Les sorties d'autoroute et le terminal de ferry local sont situés à proximité, et les restaurants et cafés sont facilement accessibles pour le déjeuner.
Cette formation pratique, animée par un instructeur, dans Dartmouth couvre le prototypage rapide pour la robotique à l'aide de ROS 2 et de Docker. Les participants apprennent à créer, tester et déployer efficacement des systèmes robotiques modulaires, acquérant des compétences pratiques en containerisation, simulation et contrôle des versions pour un développement évolutif.
Ce cours pratique en HRI Dartmouth aborde la voix, le geste et le contrôle collaboratif. Apprenez à construire des interfaces multimodales intuitives pour une collaboration sécurisée entre humains et robots, en mettant l’accent sur les principes de conception pratiques, la reconnaissance de la parole, la détection des gestes et l’autonomie partagée afin d’améliorer l’ergonomie et la sécurité.
Cette formation pratique sur Dartmouth couvre l’intégration ROS-PLC et les jumeaux numériques pour l’automatisation industrielle. Apprenez à synchroniser les systèmes robotiques avec les PLC, à développer des répliques numériques pour la simulation et à optimiser les flux de production grâce à l’échange de données en temps réel et à des techniques de surveillance avancées.
Une formation avancée en Dartmouth couvrant l'apprentissage profond pour la manipulation robotique. Apprenez la perception, la planification de la préhension et le contrôle à l'aide de réseaux de neurones et de ROS 2. Les exercices pratiques en simulation vous préparent à déployer efficacement des solutions de préhension intelligentes et adaptatives sur des bras robotiques réels.
Une formation avancée en Dartmouth couvrant la conception et la coordination des systèmes multi-robots. Les participants apprendront à modéliser l'intelligence essaim, à mettre en œuvre la prise de décision distribuée et à optimiser la collaboration entre agents à l'aide de simulations pratiques dans ROS 2 et Gazebo pour des applications du monde réel.
Cette formation en direct animée par un instructeur sur Dartmouth enseigne aux professionnels de niveau avancé comment intégrer TinyML dans la robotique autonome. Les participants concevront des modèles optimisés, implémenteront des pipelines de perception sur l'appareil et déployeront une IA légère sur du matériel embarqué pour une autonomie en temps réel.
Cette formation de 21 heures animée par un formateur dans Dartmouth aborde les dossiers de sécurité, la vérification et l’IA explicable en robotique. Apprenez à appliquer l’analyse des dangers, la gouvernance éthique et les normes de conformité pour assurer une prise de décision robotique transparente et digne de confiance lors des déploiements réels.
Cette formation en direct sur Dartmouth guide les ingénieurs intermédiaires dans le déploiement de modèles TinyML pour la robotique. Apprenez à optimiser l'inférence pour la vitesse et l'énergie, à intégrer l'IA dans les systèmes de contrôle et à construire des solutions robotiques autonomes et à faible latence directement sur du matériel embarqué.
Cette formation en direct animée par un formateur à Dartmouth (en ligne ou sur site) s'adresse à des participants de niveau intermédiaire souhaitant explorer le rôle des robots collaboratifs (cobots) et d'autres systèmes d'IA centrés sur l'humain dans les lieux de travail modernes.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes de l'IA physique centrée sur l'humain et ses applications.
Explorer le rôle des robots collaboratifs dans l'amélioration de la productivité en milieu de travail.
Identifier et résoudre les défis liés aux interactions homme-machine.
Concevoir des flux de travail optimisant la collaboration entre les humains et les systèmes pilotés par l'IA.
Favoriser une culture d'innovation et d'adaptabilité dans les lieux de travail intégrant l'IA.
Cette formation en direct animée par un instructeur dans le domaine Dartmouth couvre les principes de l'apprentissage par renforcement et les techniques de RL profond comme PPO et DDPG. Les participants implémenteront des algorithmes à l'aide de Python et de PyTorch, les intégreront avec ROS 2 et OpenAI Gym, et entraîneront des robots autonomes à résoudre des tâches complexes.
Cette formation en direct avec instructeur sur Dartmouth couvre la vision par ordinateur pour la robotique à l'aide d'OpenCV et de l'apprentissage profond. Les participants apprendront à implémenter des pipelines de perception, à intégrer des modèles de détection et à déployer des systèmes sur des plateformes embarquées pour le contrôle autonome.
Cette formation en direct, animée par un formateur à Dartmouth (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs en robotique et aux chercheurs en IA de niveau avancé qui souhaitent utiliser l'IA multimodale pour intégrer diverses données sensorielles afin de créer des robots plus autonomes et efficaces, capables de voir, d'entendre et de toucher.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Mettre en œuvre la perception multimodale dans les systèmes robotiques.
Développer des algorithmes d'IA pour la fusion des capteurs et la prise de décision.
Créer des robots capables d'effectuer des tâches complexes dans des environnements dynamiques.
Aborder les défis liés au traitement des données en temps réel et à l'actionnement.
Dans le cadre de Dartmouth, cette formation en direct équipe les ingénieurs de niveau avancé de compétences en IA pour la perception, la planification et le contrôle robotiques. Les participants appliqueront la fusion de capteurs, développeront des algorithmes de mouvement et déploieront des stratégies basées sur l'apprentissage pour intégrer efficacement les systèmes intelligents aux flux de travail de fabrication intelligente.
Cette formation en direct, animée par un formateur dans Dartmouth, dote les ingénieurs en robotique de niveau intermédiaire de compétences pratiques en navigation autonome et SLAM à l'aide de ROS 2. Apprenez à intégrer des capteurs LiDAR, à implémenter des algorithmes de cartographie, à simuler dans Gazebo et à déployer des stacks de navigation réelles sur des robots physiques.
Cette formation en direct, animée par un instructeur, sur Dartmouth (en ligne ou sur place), s’adresse aux participants de niveau intermédiaire souhaitant perfectionner leurs compétences en matière de conception, de programmation et de déploiement de systèmes robotiques intelligents pour l’automatisation et au-delà.
À l’issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les principes de l’IA physique et ses applications en robotique et en automatisation.
Concevoir et programmer des systèmes robotiques intelligents destinés à des environnements dynamiques.
Mettre en œuvre des modèles d’IA pour la prise de décision autonome des robots.
Exploiter les outils de simulation pour les tests et l’optimisation robotique.
Aborder les défis tels que la fusion de capteurs, le traitement en temps réel et l’efficacité énergétique.
Cette formation en direct animée par un instructeur sur Dartmouth couvre les concepts fondamentaux et les bases pratiques de l’IA pour la robotique, aidant les participants à acquérir des compétences pratiques applicables directement aux environnements de travail réels et aux besoins modernes des entreprises à l’aide de ROS 2, TensorFlow et OpenCV.
Cette formation en direct avec instructeur sur Dartmouth enseigne aux développeurs comment créer et déployer des bots à partir de zéro. Les participants exploreront les cadres essentiels, concevront la logique conversationnelle et créeront des chatbots d'exemple pour Facebook Messenger et Microsoft Bot Framework.
Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, s'adresse aux ingénieurs qui souhaitent découvrir l'applicabilité de l'intelligence artificielle aux systèmes mécatroniques.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Acquérir une vue d'ensemble de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence computationnelle.
Comprendre les concepts des réseaux neuronaux et des différentes méthodes d'apprentissage.
Choisir efficacement les approches d'intelligence artificielle pour résoudre des problèmes concrets.
Mettre en œuvre des applications d'IA dans le domaine de l'ingénierie mécatronique.
En savoir plus...
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Fourniture des matériels (machine virtuelle) pour passer directement aux exercices, et explication des fondamentaux de ROS2. Comprendre pourquoi les choses fonctionnent d'une manière particulière.
Arjan Bakema
Formation - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Traduction automatique
ses connaissances et son utilisation de l'IA pour la robotique dans le futur.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Formation - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
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