Plan du cours

Introduction

Aperçu de Artificial Intelligence (AI)

  • Apprentissage automatique
  • Intelligence informatique

Comprendre les concepts de Neural Networks

  • Réseaux génératifs
  • Réseaux neuronaux profonds
  • Réseaux neuronaux à convolution

Comprendre les différentes méthodes d'apprentissage

  • Apprentissage supervisé
  • Apprentissage non supervisé
  • Apprentissage par renforcement
  • Apprentissage semi-supervisé

Autres algorithmes d'intelligence artificielle

  • Systèmes flous
  • Algorithmes évolutionnaires

Explorer les approches de l'intelligence artificielle en matière d'optimisation

  • Choisir efficacement les approches de l'IA

Apprentissage de la dynamique stochastique Programming

  • Relations avec l'IA

Mise en œuvre d'applications mécatroniques avec l'IA

  • Médecine
  • Sauvetage
  • Défense
  • Tendances de l'industrie

Étude de cas : La voiture robotique intelligente

Programming Les principaux systèmes d'un robot

  • Planification du projet

Mise en œuvre des capacités d'IA

  • Search Contrôle des mouvements et de l'ingénierie
  • Localisation et cartographie
  • Suivi et contrôle

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base de l'informatique et de l'ingénierie
  • .

Audience

  • Ingénieurs
  21 heures
 

Nombre de participants


Début

Fin


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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