Intelligence artificielle, algorithmes utiles appliqués à la robotique (3 jours)

Objectif de la formation :

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.

INTER ENTREPRISE

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Jour 1 :

Introduction
Algorithme et Intelligence Artificielle et Analyse d'image

Contenu :

  • Introduction (3.0 heures)
    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 imp
  • Algorithme et Intelligence Artificielle (2.0 heures)
    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 (2.0 heures)
    QRCodes, 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.

Jour 2 :

Son, reconnaissance vocale, chatbot et TAL/NLP; Cartographie 2D, 3D et virtualisation robotique Modules:

Contenu :

  • Son, reconnaissance vocale, chatbot et TAL/NLP (3.0 heures)
    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 (3.0 heures)
    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

Jour 3 :

Communication robotique; Communication robotique

Contenu :

  • Communication robotique (3.0 heures)
    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 (3.0 heures)
    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.

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