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Formation : Intelligence Artificielle, algorithmes utiles appliqués à la robotique

Intelligence Artificielle, algorithmes utiles appliqués à la robotique

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En charge de projets robotiques vous souhaitez parfaire vos connaissances en Intelligence Artificielle et algorithmes afin d'ajouter des capacités logicielles à vos projets : analyse d'images, reconnaissance d’objets, apprentissage par renforcement, algorithmes génétiques, Machine Learning, Deep Learning...


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Sur mesure

Cours pratique en présentiel ou en classe à distance

Réf. IAG
Prix : 2390 CHF H.T.
  3j - 21




En charge de projets robotiques vous souhaitez parfaire vos connaissances en Intelligence Artificielle et algorithmes afin d'ajouter des capacités logicielles à vos projets : analyse d'images, reconnaissance d’objets, apprentissage par renforcement, algorithmes génétiques, Machine Learning, Deep Learning...

Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
  • Découvrir les algorithmes et solutions de Machine Learning et Deep Learning utiles à la robotique
  • Savoir utiliser des outils de reconnaissance optique de caractères, de visages, de QR Codes
  • Apprendre à créer des interactions robotiques logicielles à partir de scénarios, chatbot
  • Virtualiser son environnement : cartes, jumeaux numériques, simulations
  • Découvrir les frameworks et boîtes à outils logicielles utiles à votre projet robotique

Public concerné
Intégrateurs robotique, ingénieurs en robotique, chefs de projet techniques, développeurs.

Prérequis
Connaissance d’un langage de programmation de type C, C++ ou Python.
Vérifiez que vous avez les prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant  ce test.

Programme de la formation

Introduction

  • Histoire et culture robotique, IoT.
  • L’Intelligence Artificielle et sa famille Machine Learning, Deep Learning.
  • Applications et évolutions des nouvelles technologies.
  • De l’algorithme au circuit imprimé.

Algorithme et Intelligence Artificielle

  • Définitions et exemples d’algorithmes utiles.
  • Scénarios, graphes, arbres de décisions.
  • Machine Learning, apprentissage supervisé, non supervisé.
  • Deep Learning, principes.
  • Apprentissage par renforcement, algorithmes génétiques.
Travaux pratiques
Mise en place d'un scénario robotique, prise de décision automatique, détection et préventions d’anomalies.

Analyse d'image

  • QR Codes, codes barres : création et lecture.
  • Reconnaissance optique de caractères : OCR.
  • Identification et authentification d’objets, de visages.
  • Suivi de points, d’objets, de chemins.
Travaux pratiques
Détecter, suivre un objet, réagir à la lecture de QR Codes ou d’un visage.

Son, reconnaissance vocale, chatbot et TAL/NLP

  • Cas d’usage, possibilités et limites.
  • De la voix au texte.
  • API, mode connecté et non connecté.
  • Chatbot à scénario fermé, à scénario ouvert (TAL, NLP).
  • Du texte à la voix (Text To Speech).
Travaux pratiques
Créer un chatbot interagissant avec son environnement.

Cartographie 2D, 3D et virtualisation robotique

  • Transformer une carte en graphe.
  • Trouver son chemin : Dijkstra, A-Star, optimiser la lecture d’une carte.
  • Algorithmes de photogrammétrie.
  • Cartographie temps réel : sonar, lidar, caméra.
  • Environnement virtuel robotique et digital twin.
Travaux pratiques
Utiliser les données captées par un robot pour reconstruire une carte, trouver le chemin le plus court entre deux points, tester la solution.

Communication robotique

  • Les principaux protocoles : 4G, 5G, Lifi, Wifi, Bluetooth.
  • Communication électronique et informatique : série, TOR, multiplexage, démultiplexage.
  • Flux vidéos et audios en temps réel.
  • Cryptographie, chiffrement des transmissions.
Travaux pratiques
Piloter des accessoires robotiques : relais ethernet, WiFi, servomoteurs, caméras.

Frameworks et boîte à outils

  • Arduino, Raspberry Pi : présentations.
  • Bibliothèques graphiques : OpenCV, BoofCV.
  • ROS : Robot Operating System.
  • Tensorflow, Keras, OpenAI, CNTK.
  • Scratch : programmation par briques élémentaires.
  • Simulation : Unity, Blender, Bullet.
Travaux pratiques
Tester différents frameworks sur les exemples vus précédemment.


Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Avis clients
4,8 / 5
Les avis clients sont issus des évaluations de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des évaluations datant de moins de 12 mois. Seules celles avec un commentaire textuel sont affichées.
MAGUETTE N.
09/10/23
5 / 5

le contenu et l’équilibre entre la théorie et la pratique est bien respecté. Pour ma part, j’ai trouvé cette formation très intéressante.
MICHAEL G.
09/10/23
5 / 5

Passionné et très calé
EBROTIE GHISLAIN ROMUALD E.
09/10/23
5 / 5

Le sujet est très intéressante, beaucoup de contenu en peu de temps. J’aurai souhaité étalé la formation sur au moins 5 jours pour bénéficier de toute l’expérience du formateur.




Dates et lieux
Du 9 au 11 octobre 2024
FR
Classe à distance
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