Formation AI for Robotics en Richmond Hill

Edge AI enables artificial intelligence models to run directly on embedded or resource-constrained devices, reducing latency and power consumption while increasing autonomy and privacy in robotic systems.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded developers and robotics engineers who wish to implement machine learning inference and optimization techniques directly on robotic hardware using TinyML and edge AI frameworks.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of TinyML and edge AI for robotics.
• Convert and deploy AI models for on-device inference.
• Optimize models for speed, size, and energy efficiency.
• Integrate edge AI systems into robotic control architectures.
• Evaluate performance and accuracy in real-world scenarios.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on practice using TinyML and edge AI toolchains.
• Practical exercises on embedded and robotic hardware platforms.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux participants de niveau intermédiaire souhaitant explorer le rôle des robots collaboratifs (cobots) et d'autres systèmes AI centrés sur l'humain dans les espaces de travail modernes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes de l'IA physique centrée sur l'homme et ses applications.
• Explorer le rôle des robots collaboratifs dans l'amélioration de la productivité au travail.
• Identifier et aborder les défis dans les interactions homme-machine.
• Concevoir des flux de travail qui optimisent la collaboration entre les humains et les systèmes alimentés par l'IA.
• Promouvoir une culture d'innovation et d'adaptabilité dans les milieux de travail intégrant l'IA.

L'apprentissage par renforcement (RL) est un paradigme d'apprentissage automatique où des agents apprennent à prendre des décisions en interagissant avec un environnement. En robotique, le RL permet aux systèmes autonomes de développer des capacités de contrôle et de prise de décision adaptatives grâce à l'expérience et au feedback.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs d'apprentissage automatique avancés, chercheurs en robotique et développeurs qui souhaitent concevoir, implémenter et déployer des algorithmes d'apprentissage par renforcement dans des applications robotiques.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes et les mathématiques de l'apprentissage par renforcement.
• Implémenter des algorithmes RL tels que Q-learning, DDPG et PPO.
• Intégrer le RL avec des environnements de simulation robotique en utilisant OpenAI Gym et ROS 2.
• Entraîner des robots à accomplir des tâches complexes de manière autonome par essai et erreur.
• Optimiser les performances d'entraînement en utilisant des frameworks d'apprentissage profond comme PyTorch.

Format du cours

• Cours interactif avec discussion et démonstrations pratiques.
• Mise en œuvre pratique utilisant Python, PyTorch et OpenAI Gym.
• Exercices pratiques dans des environnements robotiques simulés ou physiques.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser un rendez-vous.

OpenCV est une bibliothèque open-source de vision par ordinateur qui permet le traitement d'images en temps réel, tandis que les frameworks d'apprentissage profond comme TensorFlow fournissent des outils pour la perception et la prise de décision intelligentes dans les systèmes robotiques.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en robotique, praticiens de la vision par ordinateur et ingénieurs en apprentissage automatique de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer des techniques de vision par ordinateur et d'apprentissage profond pour la perception et l'autonomie robotiques.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en œuvre des pipelines de vision par ordinateur avec OpenCV.
• Intégrer des modèles d'apprentissage profond pour la détection et la reconnaissance d'objets.
• Utiliser les données basées sur la vision pour le contrôle et la navigation robotiques.
• Combiner des algorithmes classiques de vision avec des réseaux neuronaux profonds.
• Déployer des systèmes de vision par ordinateur sur des plateformes embarquées et robotiques.

Format du cours

• Cours interactif avec discussion.
• Pratique pratique en utilisant OpenCV et TensorFlow.
• Mise en œuvre de laboratoire en direct sur des systèmes robotiques simulés ou physiques.

Options d'adaptation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, merci de nous contacter pour organiser cela.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs de robotique confirmés et aux chercheurs en IA qui souhaitent utiliser l'IA multimodale pour intégrer diverses données sensorielles afin de créer des robots plus autonomes et efficaces capables de voir, entendre et toucher.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en œuvre le sens multimodal dans les systèmes robotiques.
• Développer des algorithmes d'IA pour la fusion des données sensorielles et la prise de décision.
• Créer des robots capables d'exécuter des tâches complexes dans des environnements dynamiques.
• Aborder les défis liés au traitement des données en temps réel et à l'actuation.

ROS 2 (Robot Operating System 2) est un cadre open-source conçu pour soutenir le développement d'applications robotiques complexes et évolutives.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site, s'adresse aux ingénieurs et développeurs de robots intermédiaires qui souhaitent mettre en œuvre la navigation autonome et SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) avec ROS 2.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer ROS 2 pour les applications de navigation autonome.
• Mettre en œuvre des algorithmes SLAM pour la cartographie et la localisation.
• Intégrer des capteurs tels que le LiDAR et les caméras avec ROS 2.
• Simuler et tester la navigation autonome dans Gazebo.
• Déployer des piles de navigation sur des robots physiques.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Pratique pratique utilisant les outils ROS 2 et les environnements de simulation.
• Mise en œuvre et test sur des robots virtuels ou physiques dans un laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux participants de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer leurs compétences dans la conception, la programmation et le déploiement de systèmes robotiques intelligents pour l'automatisation et au-delà.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes de l'IA physique et ses applications dans le domaine des robots et de l'automatisation.
• Concevoir et programmer des systèmes robotiques intelligents pour des environnements dynamiques.
• Mettre en œuvre des modèles d'IA pour la prise de décision autonome dans les robots.
• Utiliser des outils de simulation pour tester et optimiser les robots.
• Répondre aux défis tels que la fusion des capteurs, le traitement en temps réel et l'efficacité énergétique.

La robotique est un domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui traite de la programmation et du design d'appareils intelligents et efficaces.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site, est destinée aux ingénieurs souhaitant programmer et créer des robots à l'aide de méthodes d'IA basiques.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Implémenter des filtres (Kalman et particulaire) pour permettre au robot de localiser des objets en mouvement dans son environnement.
• Implémenter des algorithmes de recherche et de planification de mouvements.
• Implémenter des contrôles PID pour réguler le mouvement d'un robot dans un environnement.
• Implémenter des algorithmes SLAM pour permettre à un robot de cartographier un environnement inconnu.

Format du cours

• Cours interactif avec discussion et démonstration.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Dans cette formation en direct avec formateur (en ligne ou sur site), les participants apprendront différentes technologies, cadres de travail et techniques pour programmer différents types de robots à utiliser dans le domaine des technologies nucléaires et des systèmes environnementaux.

Le cours de 6 semaines se déroule 5 jours par semaine. Chaque journée dure 4 heures et comprend des conférences, des discussions et un développement robotique pratique dans un environnement de laboratoire en direct. Les participants complètent divers projets du monde réel applicables à leur travail afin de pratiquer leurs connaissances acquises.

Le matériel cible pour ce cours sera simulé en 3D via des logiciels de simulation. Le cadre open-source ROS (Robot Operating System), C++ et Python seront utilisés pour programmer les robots.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts clés utilisés dans les technologies robotiques.
• Comprendre et gérer l'interaction entre le logiciel et le matériel dans un système robotique.
• Comprendre et mettre en œuvre les composants logiciels qui sous-tendent la robotique.
• Construire et faire fonctionner un robot mécanique simulé capable de voir, percevoir, traiter, naviguer et interagir avec les humains par le biais du son.
• Comprendre les éléments nécessaires de l'intelligence artificielle (apprentissage automatique, apprentissage profond, etc.) applicables à la construction d'un robot intelligent.
• Mettre en œuvre des filtres (Kalman et particules) pour permettre au robot de localiser les objets en mouvement dans son environnement.
• Mettre en œuvre des algorithmes de recherche et de planification du mouvement.
• Mettre en œuvre le contrôle PID pour réguler le mouvement d'un robot dans un environnement.
• Mettre en œuvre les algorithmes SLAM pour permettre au robot de cartographier un environnement inconnu.
• Étendre la capacité d'un robot à effectuer des tâches complexes via l'apprentissage profond.
• Tester et dépanner un robot dans des scénarios réalistes.

Dans cette formation en direct animée par un formateur à distance ou sur site, les participants apprendront différentes technologies, cadres et techniques de programmation pour différents types de robots utilisés dans le domaine de la technologie nucléaire et des systèmes environnementaux.

Cette formation de 4 semaines se déroule du lundi au vendredi. Chaque journée est de 4 heures et comprend des conférences, des discussions et un développement robotique pratique dans un environnement de laboratoire en direct. Les participants complètent divers projets applicables à leur travail afin de mettre en pratique leurs connaissances acquises.

Le matériel cible pour cette formation sera simulé en 3D par des logiciels de simulation. Le code sera ensuite chargé sur du matériel physique (Arduino ou autre) pour les tests de déploiement final. Le cadre open source ROS (Robot Operating System), C++ et Python seront utilisés pour programmer les robots.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts clés utilisés dans les technologies robotiques.
• Comprendre et gérer l'interaction entre logiciel et matériel dans un système robotique.
• Comprendre et mettre en œuvre les composants logiciels sous-jacents aux robots.
• Construire et opérer un robot mécanique simulé capable de voir, percevoir, traiter, naviguer et interagir avec des humains par la voix.
• Comprendre les éléments nécessaires de l'intelligence artificielle (apprentissage automatique, apprentissage profond, etc.) applicables à la construction d'un robot intelligent.
• Mettre en œuvre des filtres (Kalman et particules) pour permettre au robot de localiser les objets mobiles dans son environnement.
• Mettre en œuvre des algorithmes de recherche et de planification du mouvement.
• Mettre en œuvre des contrôles PID pour réguler le déplacement d'un robot au sein d'un environnement.
• Mettre en œuvre des algorithmes SLAM pour permettre à un robot de cartographier un environnement inconnu.
• Tester et dépanner un robot dans des scénarios réalistes.

Ce cours de formation dirigé par un instructeur à Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destiné aux ingénieurs qui souhaitent en savoir plus sur l'application de l'intelligence artificielle aux systèmes mécatroniques.

À la fin 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 des approches d'intelligence artificielle pour résoudre des problèmes réels.
• Mettre en œuvre des applications d'IA dans l'ingénierie mécatronique.