Formation Physical AI for Robotics and Automation
Physical AI combine l'intelligence artificielle et la robotique pour créer des machines capables de prendre des décisions autonomes et d'interagir avec leur environnement physique.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site), dirigée par un instructeur, s'adresse aux participants de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer leurs compétences en matière de conception, de programmation et de déploiement de systèmes robotiques intelligents pour l'automatisation et au-delà.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes de Physical AI et ses applications en robotique et en 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.
- Exploiter les outils de simulation pour les tests et l'optimisation des robots.
- Relever des défis tels que la fusion de capteurs, le traitement en temps réel et l'efficacité énergétique.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction à Physical AI et Robotics
- Aperçu de Physical AI et de son évolution
- Applications dans l'automatisation industrielle et au-delà
- Composants clés des systèmes robotiques intelligents
Robotics Conception du système
- Principes de conception mécanique des robots
- Intégration des capteurs et des actionneurs
- Systèmes d'alimentation et efficacité énergétique
Modèles d'IA pour Robotics
- Utilisation de l'apprentissage automatique pour la perception et la prise de décision
- Apprentissage par renforcement en robotique
- Construire des pipelines d'IA pour les systèmes robotiques
Intégration de capteurs en temps réel
- Techniques de fusion de capteurs
- Traitement des données provenant de LiDAR, de caméras et d'autres capteurs
- Navigation en temps réel et évitement des obstacles
Simulation et test
- Utilisation d'outils de simulation tels que Gazebo et MATLAB Robotics Toolbox
- Modélisation d'environnements dynamiques
- Évaluation et optimisation des performances
Automatisation et déploiement
- Les robots Programming pour l'automatisation industrielle
- Développer des flux de travail pour les tâches répétitives
- Garantir la sécurité et la fiabilité des déploiements
Sujets avancés et tendances futures
- Robots collaboratifs (cobots) et interaction homme-robot
- Considérations éthiques et réglementaires en robotique
- L'avenir de Physical AI dans l'automatisation
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissance de base de la robotique et des systèmes d'automatisation
- Maîtrise de la programmation, de préférence Python.
- Familiarité avec les principes fondamentaux de l'IA
Public
- Ingénieurs Robotics
- Spécialistes de l'automatisation
- Développeurs d'IA
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir des systèmes robotiques avancés dotés de capacités autonomes.
- Mettre en œuvre des modèles d'IA de pointe pour la prise de décision et le contrôle.
- Intégrer et optimiser les données des capteurs en temps réel pour améliorer les performances.
- Utiliser des outils de simulation avancés pour tester et valider les systèmes.
- Relever des défis complexes en matière d'automatisation et de déploiement.
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À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Maîtriser les fondamentaux des robots intelligents
- Découvrir comment créer des robots intelligents à l'aide d'applications cloud
- Comprendre comment utiliser le Microsoft Bot Framework, le Bot Builder SDK et le service de bot Azure
- Savoir concevoir des bots en utilisant des modèles de bot
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Public
- Développeurs
- Passionnés
- Ingénieurs
- Professionnels IT
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Mixte entre présentation, discussion, exercices et pratique intensive
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Dans cette formation en direct, les participants apprendront comment commencer à développer un bot en passant par la création d'exemples de chatbots à l'aide d'outils et de frameworks de développement de bot.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les différentes utilisations et applications des bots
- Comprendre le processus complet de développement des bots
- Explorer les différents outils et plateformes utilisés dans la construction de bots
- Construire un exemple de chatbot pour Facebook Messenger
- Construire un exemple de chatbot en utilisant Microsoft Bot Framework
Public
- Développeurs intéressés par la création de leur propre bot
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- En partie conférence, en partie discussion, exercices et pratique intensive.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les défis éthiques associés au Physical AI.
- Identifier les principaux cadres et réglementations en matière de gouvernance.
- Développer des stratégies pour un développement responsable de l'IA.
- Analyser des études de cas de dilemmes éthiques dans le déploiement de l'IA.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes de l'intelligence artificielle centrée sur l'humain Physical AI et ses applications.
- Explorer le rôle des robots collaboratifs dans l'amélioration de la productivité sur le lieu de travail.
- Identifier et relever les défis liés aux interactions homme-machine.
- Concevoir des flux de travail qui optimisent la collaboration entre les humains et les systèmes pilotés par l'IA.
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A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Obtenir 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 des approches d'intelligence artificielle efficaces pour des problèmes de la vie réelle.
- Mettre en œuvre des applications d'intelligence artificielle dans l'ingénierie mécatronique.
Introduction to Physical AI: Building Intelligent Machines
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur dans France (en ligne ou sur place) est destinée aux participants de niveau débutant qui souhaitent explorer les principes fondamentaux de Physical AI, y compris ses composants, le processus de développement et la mise en œuvre pratique de machines intelligentes de base.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes et les applications potentielles de Physical AI.
- Concevoir et prototyper des systèmes robotiques simples alimentés par l'IA.
- Mettre en œuvre des algorithmes d'IA de base pour la perception et la prise de décision des machines.
- Naviguer et utiliser des outils comme ROS pour le développement robotique.
- Intégrer du matériel et des logiciels pour construire des machines intelligentes fonctionnelles.
Physical AI for Industrial Applications: From Concept to Implementation
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les concepts fondamentaux de Physical AI et son rôle dans l'innovation industrielle.
- Concevoir et simuler des systèmes physiques pilotés par l'IA pour la fabrication et la logistique.
- Mettre en œuvre les technologies Physical AI pour optimiser les flux de travail et les processus.
- Évaluer la faisabilité et l'évolutivité des applications Physical AI.
- Relever les défis de l'intégration de Physical AI dans les systèmes industriels existants.
Smart Robots for Developers
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Dans cette formation en direct dirigée par un instructeur, les participants apprendront les différentes technologies, cadres et techniques pour programmer différents types de robots mécaniques Smart Robots, puis appliqueront ces connaissances pour réaliser leurs propres projets de robots intelligents.
Le cours est divisé en 4 sections, chacune consistant en trois jours de conférences, de discussions et de développement pratique de robots dans un environnement de laboratoire en direct. Chaque section se terminera par un projet pratique permettant aux participants de mettre en pratique et de démontrer les connaissances acquises.
Le matériel cible de ce cours sera simulé en 3D à l'aide d'un logiciel de simulation. Les logiciels libres ROS (Robot Operating System), C++ et Python seront utilisés pour programmer les robots.
A l'issue 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 Smart Robots.
- Construire et faire fonctionner un robot intelligent mécanique simulé qui peut voir, sentir, traiter, saisir, naviguer et interagir avec les humains par la voix.
- Étendre la capacité d'un robot intelligent à effectuer des tâches complexes par le biais de Deep Learning.
- Tester et dépanner un robot intelligent dans des scénarios réalistes
Public
- Développeurs
- Ingénieurs
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- En partie conférence, en partie discussion, exercices et pratique intensive.
Remarque
- Pour personnaliser une partie de ce cours (langage de programmation, modèle de robot, etc.), veuillez nous contacter.
Smart Robotics in Manufacturing: AI for Perception, Planning, and Control
21 HeuresSmart Robotics is the integration of artificial intelligence into robotic systems for improved perception, decision-making, and autonomous control.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level robotics engineers, systems integrators, and automation leads who wish to implement AI-driven perception, planning, and control in smart manufacturing environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand and apply AI techniques for robotic perception and sensor fusion.
- Develop motion planning algorithms for collaborative and industrial robots.
- Deploy learning-based control strategies for real-time decision making.
- Integrate intelligent robotic systems into smart factory workflows.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.