Formation Robotique Intelligente : Algorithmes Fondamentaux et Applications Pratiques

01.Introduction à l'IA en robotique et panorama des algorithmes

• —Définition de l'IA et son rôle en robotique
• —Historique et évolution des systèmes robotiques intelligents
• —Présentation des familles d'algorithmes clés
• —Cas d'usage et défis actuels en robotique autonome

02.Fondamentaux de la perception robotique et capteurs

• —Types de capteurs et leurs applications (LiDAR, caméra, ultra-sons)
• —Bases du traitement du signal pour la robotique
• —Capteurs proprioceptifs et extéroceptifs
• —Acquisition de données et préparation pour l'IA

03.Représentation de l'environnement et SLAM

• —Concepts de cartographie et de localisation robotique
• —Algorithmes de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)
• —Filtrage de Kalman et particules pour le SLAM
• —Gestion de l'incertitude et fusion de données sensorielles

04.Introduction au Machine Learning pour la robotique

• —Principes fondamentaux du Machine Learning (apprentissage supervisé/non supervisé)
• —Algorithmes de classification : SVM, k-NN pour la reconnaissance d'objets
• —Régression en robotique : prédiction de mouvements
• —Évaluation des modèles et surapprentissage

05.Apprentissage profond et vision par ordinateur robotique

• —Introduction aux Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)
• —Détection et segmentation d'objets avec Deep Learning
• —Reconnaissance de scènes et d'activités
• —Transfert learning pour l'adaptation rapide

06.Apprentissage par Renforcement pour le contrôle robotique

• —Concepts de l'apprentissage par renforcement (agent, environnement, récompense)
• —Algorithmes de base : Q-learning, SARSA
• —Modèle de Markov et équations de Bellman
• —Simulation pour l'apprentissage du comportement

07.Algorithmes avancés d'apprentissage par Renforcement

• —Deep Q-Networks (DQN) pour la navigation et manipulation
• —Policy Gradients et Proximal Policy Optimization (PPO)
• —Apprentissage par imitation et transfert de compétences
• —Gestion de la découverte et de l'exploration

08.Planification de trajectoires et évitement d'obstacles intelligent

• —Algorithmes de planification de chemin (A*, RRT)
• —Intégration de la perception pour l'évitement dynamique
• —Optimisation de trajectoires pour la fluidité
• —Planification en environnement incertain

09.Interaction Homme-Robot (IHR) et interfaces intelligentes

• —Reconnaissance vocale et traitement du langage naturel en IHR
• —Détection des émotions et intentions humaines
• —Planification d'actions collaboratives
• —Rétroaction haptique et interfaces adaptatives

10.Robotique collaborative et multi-robot

11.Éthique, sécurité et déploiement des systèmes IA en robotique

• —Enjeux éthiques de l'IA autonome
• —Analyse des risques et conformité réglementaire
• —Sécurité des systèmes robotiques intelligents
• —Bonnes pratiques de déploiement et maintenance

12.Cas pratiques et intégration de bout en bout

• —Étude de cas concrets (robot de service, véhicule autonome, bras manipulateur)
• —Démonstration d'architectures logicielles complètes pour l'IA robotique
• —Optimisation des performances des systèmes IA embarqués
• —Bilan et perspectives futures de l'IA en robotique
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• —### Compétences