Maîtriser les algorithmes d’IA pour la robotique intelligente
Cette formation approfondie vise à explorer les algorithmes d’intelligence artificielle les plus pertinents pour les applications robotiques. Elle couvre les bases de l’IA, les techniques d’apprentissage automatique, la vision par ordinateur, la planification et la prise de décision autonome.
Est-ce pour vous ?
Développeurs et ingénieurs en robotique, responsables innovation ou transformation digitale, formateurs techniques.
Préalables
Connaissances de base en programmation (Python recommandé). Notions en mathématiques (algèbre linéaire, probabilités). Intérêt pour les technologies robotiques et l’IA
Ce que vous saurez faire
- ✓ Comprendre l’architecture des systèmes robotiques et la boucle perception-décision-action
- ✓ Mettre en œuvre des algorithmes de machine learning pour des applications robotiques
- ✓ Développer des solutions de vision par ordinateur avec OpenCV et TensorFlow
- ✓ Concevoir des stratégies de navigation et de planification de trajectoire (A*, Dijkstra)
- ✓ Simuler et tester des scénarios de collaboration homme-robot avec interactions avancées
Contenu de la formation
1 Fondamentaux de l’IA et de la robotique intelligente
Chapitre 1 : Introduction à l’intelligence artificielle
- Définitions et typologies (IA faible vs forte)
- Historique et évolutions
- Domaines d’application
Chapitre 2 : Architecture des systèmes robotiques intelligents
- Capteurs, actionneurs, contrôleurs
- Boucle perception-décision-action
- Systèmes embarqués et edge computing
Atelier 1 : Simulation d’un robot mobile avec capteurs
- Utilisation d’un simulateur (ex. Webots ou Gazebo)
- Paramétrage de capteurs et visualisation des données
2 Algorithmes d’apprentissage et vision par ordinateur
Chapitre 3 : Apprentissage automatique appliqué à la robotique
- Apprentissage supervisé vs apprentissage non supervisé
- Régression, classification, clustering
- Réseaux de neurones simples
Chapitre 4 : Vision par ordinateur et reconnaissance d’environnement
- Traitement d’image et détection d’objets
- Algorithmes de reconnaissance faciale et gestuelle
- SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)
Atelier 2 : Détection d’objets avec OpenCV et TensorFlow
- Implémentation d’un modèle de reconnaissance
- Application à un robot mobile
3 Planification, prise de décision et collaboration homme-robot
Chapitre 5 : Algorithmes de planification et navigation
- Algorithmes de recherche (A, Dijkstra)
- Planification de trajectoire
- Évitement d’obstacles
Chapitre 6 : Interaction homme-robot et éthique
- Interfaces vocales et gestuelles
- Apprentissage par renforcement
- Enjeux éthiques et sécurité
Atelier 3 : Conception d’un scénario collaboratif homme-robot
- Mise en place d’un robot assistant dans un environnement simulé
- Interaction avec l’utilisateur via commandes vocales ou gestuelles
📌 Informations pratiques
Nos formations sont offertes à Montréal ou Québec, en présentiel ou en classe virtuelle. Les dates et lieux sont précisés lors de votre choix de session ci-dessous. Si vous avez des questions, consultez notre FAQ.
