Formation TinyML pour les systèmes autonomes et la robotique

Cette formation en direct animée par un formateur à France (en ligne ou sur site) s'adresse à des participants de niveau intermédiaire souhaitant explorer le rôle des robots collaboratifs (cobots) et d'autres systèmes d'IA centrés sur l'humain dans les lieux de travail modernes.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes de l'IA physique centrée sur l'humain et ses applications.
• Explorer le rôle des robots collaboratifs dans l'amélioration de la productivité en milieu professionnel.
• Identifier et résoudre les défis liés aux interactions homme-machine.
• Concevoir des flux de travail optimisant la collaboration entre les humains et les systèmes pilotés par l'IA.
• Promouvoir une culture d'innovation et d'adaptabilité dans les environnements de travail intégrant l'IA.

Ce cours pratique d'HRI sur France aborde la voix, la gestuelle et le contrôle collaboratif. Apprenez à construire des interfaces intuitives et multimodales pour une collaboration humain-robot en toute sécurité, en mettant l'accent sur les principes de conception pratiques, la reconnaissance vocale, la détection des gestes et l'autonomie partagée afin d'améliorer l'utilisabilité et la sécurité.

Cette formation pratique sur France couvre l'intégration ROS-PLC et les jumeaux numériques pour l'automatisation industrielle. Apprenez à synchroniser les systèmes robotiques avec les PLC, à développer des répliques numériques pour la simulation et à optimiser les flux de production grâce à l'échange de données en temps réel et à des techniques de surveillance avancées.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs qui souhaitent en savoir plus sur l'applicabilité de l'intelligence artificielle aux systèmes mécatroniques.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Acquérir un aperçu de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence computationnelle.
• Comprendre les concepts des réseaux de neurones et des différentes méthodes d'apprentissage.
• Choisir efficacement les approches d'intelligence artificielle pour résoudre des problèmes réels.
• Mettre en œuvre des applications d'IA dans l'ingénierie mécatronique.

Une formation avancée sur France couvrant la conception et la coordination des systèmes multi-robots. Les participants apprendront à modéliser l'intelligence essaim, à mettre en œuvre la prise de décision distribuée et à optimiser la collaboration entre agents à l'aide de simulations pratiques dans ROS 2 et Gazebo pour des applications réelles.

Cette formation animée par un instructeur, en présentiel (en ligne ou sur site), est destinée aux ingénieurs et chercheurs en IA de niveau avancé qui souhaitent utiliser l'IA multimodale pour intégrer diverses données sensorielles afin de créer des robots plus autonomes et efficaces capables de voir, d'entendre et de toucher.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Implémenter des capteurs multimodaux dans les systèmes robotiques.
• Développer des algorithmes d'IA pour la fusion sensorielle et la prise de décision.
• Créer des robots capables d'exécuter des tâches complexes dans des environnements dynamiques.
• Aborder les défis du traitement de données en temps réel et de l'actionnement.

Cette formation en direct, animée par un formateur en France (en ligne ou sur site), s'adresse à des participants de niveau intermédiaire souhaitant perfectionner leurs compétences en conception, programmation et déploiement de systèmes robotiques intelligents pour l'automatisation et au-delà.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes de l'IA physique et ses applications en robotique et en automatisation.
• Concevoir et programmer des systèmes robotiques intelligents destinés à des environnements dynamiques.
• Mettre en œuvre des modèles d'IA pour la prise de décision autonome des robots.
• Exploiter les outils de simulation pour les tests et l'optimisation robotique.
• Aborder les défis tels que la fusion de capteurs, le traitement en temps réel et l'efficacité énergétique.

Cette formation pratique et animée par un instructeur sur France aborde le prototypage rapide pour la robotique à l'aide de ROS 2 et Docker. Les participants apprennent à construire, tester et déployer efficacement des systèmes robotiques modulaires, acquérant des compétences pratiques en conteneurisation, simulation et contrôle de version pour un développement scalable.