Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Plan du cours
Introduction aux concepts avancés Physical AI
- Aperçu des concepts avancés Physical AI
- Développements récents et tendances dans les systèmes autonomes
- Principaux défis liés à la conception de systèmes autonomes
Conception de systèmes avancés
- Conception mécanique et électrique de systèmes complexes
- Intégration de capteurs et d'actionneurs avancés
- Gestion de l'énergie et durabilité
Algorithmes d'IA pour l'autonomie
- Apprentissage en profondeur pour la perception et la planification
- Apprentissage par renforcement pour le contrôle adaptatif
- Optimisation des pipelines d'IA pour la prise de décision en temps réel
Traitement et intégration des données en temps réel
- Techniques avancées de fusion de capteurs
- Traitement des données en temps réel pour les environnements dynamiques
- Stratégies avancées de navigation et d'évitement des obstacles
Simulation et validation
- Utilisation avancée des environnements de simulation
- Modélisation et test de scénarios complexes
- Validation des systèmes et optimisation des performances
Automatisation et stratégies de déploiement
- Programming flux de travail avancés pour l'automatisation
- Garantir la fiabilité et la sécurité des déploiements autonomes
- Scalabilité et maintenance des systèmes autonomes
Explorer les tendances et les défis futurs
- Progrès dans l'interaction et la collaboration homme-robot
- Considérations éthiques dans les systèmes autonomes
- L'avenir du Physical AI dans diverses industries
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Forte compréhension des concepts d'IA et d'apprentissage automatique
- Maîtrise de la conception et du contrôle de systèmes robotiques
- Expérience avec des langages de programmation tels que Python ou C++.
Audience
- Chercheurs en IA
- Experts en Robotics
- Ingénieurs en logiciel
21 Heures