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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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4,6 / 5


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...


INTER
INTRA
SUR MESURE

Cours pratique en présentiel ou à distance
Disponible en anglais, à la demande

Réf. IAG
  3j - 21h
Prix : 2440 € H.T.
Pauses-café et
déjeuners offerts

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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...


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.

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.

Programme de la formation

1
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.

2
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.

3
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.

4
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.

5
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.

6
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.

7
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.


Solutions de financement
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
Découvrez-les sur notre page Comment financer sa formation ou contactez votre conseiller formation.

Avis clients
4,6 / 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.
REDOUANE K.
16/12/24
5 / 5

Très bon contenu pédagogique
BERTRAND A.
16/12/24
4 / 5

Assez peu de temps passé sur le principal sujet que j’attendais : utilisation des réseaux neuronaux en robotique.Trop de temps passé sur des sujets que je connais déjà ou de peu d’intérêt dans mon domaine d’application (agents conversationnels, utilisation de l’IA comme assistant, tts, stt, codes barre, QRcode, etc.) ou de sujets robotiques plus généraux sans lien avec les réseaux neuronaux.
VAN DINH CLÉMENT T.
09/10/24
5 / 5

Le formateur Cédric VASSEUR a su nous partager ses nombreuses connaissances de manière interactive malgré que la formation soit faite en distancielle.



Horaires
les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
Pour les stages pratiques de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 16h le dernier jour.

Dates et lieux
Sélectionnez votre lieu ou optez pour la classe à distance puis choisissez votre date.
Classe à distance

Dernières places
Date garantie en présentiel ou à distance
Session garantie
PARTICIPANTS
Futurs managers et responsables d’équipe souhaitant structurer leur pratique managériale

PRÉREQUIS
Aucun

COMPÉTENCES DU FORMATEUR
Les experts qui animent la formation sont des spécialistes des matières abordées. Ils ont été validés par nos équipes pédagogiques tant sur le plan des connaissances métiers que sur celui de la pédagogie, et ce pour chaque cours qu’ils enseignent. Ils ont au minimum cinq à dix années d’expérience dans leur domaine et occupent ou ont occupé des postes à responsabilité en entreprise.

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.

MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES
• Les moyens pédagogiques et les méthodes d’enseignement utilisés sont principalement : aides audiovisuelles, documentation et support de cours, exercices pratiques d’application et corrigés des exercices pour les stages pratiques, études de cas ou présentation de cas réels pour les séminaires de formation. • À l’issue de chaque stage ou séminaire, ORSYS fournit aux participants un questionnaire d’évaluation du cours qui est ensuite analysé par nos équipes pédagogiques. • Une feuille d’émargement par demi-journée de présence est fournie en fin de formation ainsi qu’une attestation de fin de formation si le stagiaire a bien assisté à la totalité de la session.

MODALITÉS ET DÉLAIS D’ACCÈS
L’inscription doit être finalisée 24 heures avant le début de la formation.

ACCESSIBILITÉ AUX PERSONNES HANDICAPÉES
Pour toute question ou besoin relatif à l’accessibilité, vous pouvez joindre notre équipe PSH par e-mail à l'adresse psh-accueil@orsys.fr.