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Intelligence Artificielle, algorithmes utiles appliqués à la robotique

Durée : 2 jours
Tarif Inter : 1400 €
Tarif sur mesure : Nous consulter
Référence : 4IAA

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Programme Public & Pré-requis Organisation

Présentation

Vous êtes porteur d’un projet robotique et souhaitez approfondir vos connaissances en interactions logicielles, développer vos connaissances en intelligence artificielle et algorithmes utiles pour accroître les capacités logicielles de vos projets robotiques ?

Cette formation pratique vous permettra de développer vos connaissances logicielles liées à l’intelligence artificielle, vous verrez les algorithmes utiles appliqués à la robotique vous permettant d’ajouter des fonctions d’analyse d’image, de reconnaissance vocale ou d’objets, de cartographie, etc. Vous approfondirez la notion d’algorithme génétique et plongerez dans le Machine Learning et Deep Learning pour en tirer le meilleur au service de vos projets.

Objectifs

  • Prendre connaissance des algorithmes et des solutions de Machine et Deep Learning usagers en robotique.
  • Maîtriser l’utilisation de base des outils de reconnaissance optique de caractères, de QR Codes et de visages.
  • Savoir générer des interactions logicielles robotiques à partir de scenarii.
  • Maîtriser la virtualisation de son environnement avec les cartes, les jumeaux numériques et les simulations.
  • Constituer votre boîte à outils utile à vos projets robotiques

Programme

  1. Introduction

    • Historique, culture de la robotique, Internet of Things (IoT).
    • Le Machine Learning et le Deep Learning dans l’Intelligence Artificielle
    • Les nouvelles technologies et leurs domaines d’application, leur évolution.
    • De l’algorithme à l’objet hardware.
  2. Place de l’algorithme dans l’Intelligence Artificielle

    • Définitions, algorithmes usagers.
    • Scenarii, graphes, arbres de décision.
    • Le Machine Learning et l’apprentissage supervisé ou non supervisé.
    • Principes du Deep Learning.
    • Mode d’apprentissage par renforcement et algorithmes génétiques.
  3. Analyse d’image

    • Création, lecture de QR Codes et codes-barres
    • L’OCR ou reconnaissance optique de caractères
    • Identifier, authentifier des objets et des visages
    • Suivre des points, des objets et des chemins.
  4. Le son et le texte, Traitement Automatique du Langage naturel (TAL)

    • Usages, opportunités et contraintes.
    • De la voix au texte.
    • Mode connecté / non connecté de l’API.
    • Chatbot à scénario ouvert ou fermé (TAL, NLP).
    • Text To Speech
  5. Cartographie 2D et 3D, virtualisation robotique

    • Transformation d’une carte en un graphe.
    • Optimiser la lecture d’une carte avec Dijkstra, A-Star.
    • Algorithmes et photogrammétrie.
    • La cartographie en temps réel avec sonar, lidar ou caméra.
    • Application avec un jumeau numérique.
  6. La communication robotique

    • Les protocoles communs de communication : 4G, 5G, Lifi, Wifi et Bluetooth.
    • Les solutions techniques : série, TOR, multi et démultiplexage.
    • Connaissance en temps réel des flux vidéos et audios
    • Chiffrement des transmissions.
  7. Les outils

    • Les présentations avec Arduino et Raspberry Pi.
    • OpenCV et BoofCV : bibliothèques graphiques.
    • Le Robot Operating System (ROS)
    • Keras, Tensorflow, OpenAI et CNTK.
    • La programmation par briques élémentaires avec Scratch.
    • La simulation avec Unity, Blender et Bullet.
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