Robotique, état de l’art
Cette formation de 3 jours et destinées aux intégrateurs, chefs de projets et développeurs en charge de projets robotiques qui souhaitent parfaire leurs connaissances en Intelligence Artificielle et algorithmes afin d'ajouter des capacités logicielles à leurs projets : analyse d'images, reconnaissance d’objets, apprentissage par renforcement, algorithmes génétiques, Machine Learning, Deep Learning...
Cette formation vous permettra d’acquérir des compétences pour :
- 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
Evaluation de la formation et de votre progression vers vos objectifs
Avant le début de la formation, un questionnaire vous permettra d’exprimer vos objectifs personnels et d’évaluer votre degré de maîtrise des principales thématiques abordées dans la formation.
Pendant la formation, le formateur observera vos pratiques afin de pouvoir vous donner des conseils personnalisés quant aux points forts sur lesquels vous pourrez vous appuyer et aux points de vigilance sur lesquels il doit axer ses efforts.
À la fin de la formation, vous aurez à remplir un questionnaire (QCM et/ou des ateliers et des exercices pratiques) pour évaluer vos nouvelles compétences et votre progression vers vos objectifs. Un questionnaire supplémentaire vous permettra d'indiquer votre niveau de satisfaction à l'égard de la formation.
Un questionnaire d’auto-évaluation à froid vous sera proposé 6 à 9 mois après la fin de formation. Celui-ci vous permettra de prendre du recul sur
les bénéfices acquis, les efforts restant à déployer et votre degré de satisfaction vis à vis de la formation.
Cette formation s'adresse aux intégrateurs robotique, ingénieurs en robotique, chefs de projet techniques, développeurs.
3 JOURS
Introduction
- 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 imprimé.
Algorithme et Intelligence Artificielle
- 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
- QR Codes, 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.
Son, reconnaissance vocale, chatbot et TAL/NLP
- 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
- 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.
Communication robotique
- 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
- 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.
Méthodes et moyens
Cette formation repose sur une combinaison de constructions participatives, de mises en perspectives par des apports théoriques et méthodologiques, et de mises en situation (simulation et jeux de rôle) permettant de mettre en évidence les difficultés et de découvrir progressivement les méthodes et techniques appropriées.
Formation non certifiante
Aucune connaissance particulière.
- Rugosité
- Consciencieux