Plan du cours
Introduction
Aperçu de l'Intelligence Artificielle (IA)
- Apprentissage automatique
- Intelligence computationnelle
Comprendre les concepts des réseaux de neurones
- Réseaux génératifs
- Réseaux de neurones profonds
- Réseaux de neurones convolutifs
Comprendre les différentes méthodes d'apprentissage
- Apprentissage supervisé
- Apprentissage non supervisé
- Apprentissage par renforcement
- Apprentissage semi-supervisé
Autres algorithmes d'intelligence computationnelle
- Systèmes flous
- Algorithmes évolutionnaires
Explorer les approches d'IA pour l'optimisation
- Choisir efficacement les approches d'IA
Apprendre la programmation dynamique stochastique
- Relation avec l'IA
Mettre en œuvre des applications mécatroniques avec l'IA
- Médecine
- Secours
- Défense
- Tendances sectorielles
Étude de cas : La voiture robotique intelligente
Programmer les principaux systèmes d'un robot
- Planifier le projet
Mettre en œuvre les capacités de l'IA
- Recherche et contrôle du mouvement
- Localisation et cartographie
- Suivi et contrôle
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissance de base en informatique et ingénierie
Public visé
- Ingénieurs
Nos clients témoignent (2)
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
Traduction automatique