AI+ Robotique™- eLearning (examen inclus)

AI+ Robotics™ - eLearning (examen inclus)

La certification AI+ Robotics offre une exploration immersive de l'intersection entre l'Intelligence Artificielle (IA) et la Robotique. Conçu pour les professionnels visant à exceller dans ce domaine, il couvre les concepts fondamentaux, l'apprentissage profond avancé (DL) et les techniques d'apprentissage par renforcement (RL) appliquées spécifiquement à la robotique.

Le programme met l'accent sur les systèmes autonomes, les agents intelligents et l'IA générative, combinant la théorie avec des exercices pratiques et des études de cas réels. Les considérations éthiques et les cadres politiques sont inclus pour promouvoir une utilisation responsable de l'IA. À la fin de la formation, les participants acquièrent les connaissances et les compétences pratiques nécessaires pour stimuler l'innovation et naviguer les défis éthiques dans la robotique pilotée par l'IA.

Façonnez l'avenir avec la robotique intelligente.

• Automatisation alimentée par l'IA : Mettre en œuvre l'IA dans l'apprentissage profond, l'apprentissage par renforcement et les systèmes robotiques intelligents
• Applications pratiques : Travaillez avec des systèmes autonomes et des agents intelligents
• Innovation Éthique : Apprenez des pratiques d'IA responsables et des stratégies alignées sur l'industrie
• Expérience pratique : Concevoir, optimiser et déployer des solutions robotiques réelles

Pourquoi cette certification est importante

• Forte demande d'experts en IA et en robotique : Les entreprises recherchent des professionnels certifiés pour intégrer l'IA dans la robotique, augmentant ainsi l'automatisation et l'efficacité opérationnelle.
• Atténuer les Risques : Gérer correctement les systèmes robotiques pilotés par l'IA prévient les inefficacités et les risques de sécurité.
• Impact stratégique : Les experts certifiés jouent un rôle clé dans la conception de stratégies de robotique qui améliorent la performance, la sécurité et la conformité réglementaire.
• Croissance de carrière et leadership : Cette certification offre un avantage concurrentiel, préparant les professionnels à des rôles de leadership dans l'industrie de la robotique en évolution.

Croissance de l'industrie : Stimuler l'innovation basée sur les données à travers les secteurs

• Le marché mondial de la robotique IA devrait croître à un TCAC de 39,1 % de 2023 à 2030. (Source : Grand View Research)
• La robotique alimentée par l'IA transforme la fabrication, les soins de santé et la logistique, améliorant l'automatisation et l'efficacité.
• L'adoption de la robotique pilotée par l'IA augmente, permettant une surveillance en temps réel et des opérations autonomes.
• L'automatisation par l'IA est cruciale dans des industries comme l'automobile et l'aérospatiale, augmentant la productivité, la sécurité et la rentabilité.
• La robotique avec IA révolutionne des secteurs tels que l'agriculture, la santé et l'entreposage, optimisant les processus et la prise de décision.

Caractéristiques clés

• Cours et matériel en anglais
• Niveau intermédiaire (Catégorie : IA+ Technique)
• Accès à la plateforme pendant 1 an 24h/24, 7j/7
• 40 heures de leçons vidéo et de ressources multimédias
• 50 heures de temps d'étude recommandé
• Quiz, évaluations et ressources de cours
• Examen surveillé en ligne avec une reprise gratuite
• Certificat de réussite inclus, valable 1 an
• Laboratoire pratique virtuel inclus
• Outils que vous maîtriserez : OpenAI Gym, GreyOrange, Neurala, Dialogflow

Résultats d'apprentissage

• Développement et mise en œuvre d'algorithmes : Développer une expertise en apprentissage profond et en apprentissage par renforcement pour créer des systèmes robotiques intelligents et adaptatifs.
• IA générative pour la robotique : Appliquer des techniques d'IA générative pour permettre aux robots de générer des solutions innovantes à divers défis.
• Interaction Homme-Robot : Utilisez le traitement du langage naturel (NLP) et d'autres outils pour améliorer la communication entre les humains et les robots.
• Applications pratiques de la robotique : Acquérir une expérience pratique en appliquant l'IA à des projets robotiques réels.

Public cible

• Ingénieurs en robotique : Améliorer la conception des systèmes robotiques et l'automatisation en utilisant l'IA.
• Ingénieurs mécaniques : Appliquer l'IA pour améliorer les performances des robots dans la production et la fabrication.
• Spécialistes en IA : Améliorer l'intelligence et l'autonomie des systèmes robotiques avec l'IA.
• Spécialistes en informatique et intégrateurs de systèmes : Déployez des solutions basées sur l'IA pour optimiser l'infrastructure robotique et la communication.
• Étudiants et nouveaux diplômés : Acquérir des compétences fondamentales en IA et en robotique pour prospérer dans un domaine en pleine croissance.

Prérequis

• Compréhension de base des concepts d'Intelligence Artificielle (IA) ; aucune compétence technique avancée n'est requise.
• Volonté d'explorer des idées innovantes et d'utiliser efficacement les outils d'IA.
• Capacité à penser de manière critique et à évaluer l'impact des technologies d'IA et de robotique.
• Préparation à aborder des problèmes du monde réel en utilisant des techniques d'IA.

Détails de l'examen

• Durée : 90 minutes
• Réussite : 70% (35/50)
• Format : 50 questions à choix multiples/réponses multiples
• Méthode de livraison : En ligne via une plateforme d'examen surveillée (horaire flexible)
• Langue : Anglais

Cours Contenu

Module 1 : Introduction à la robotique et à l'intelligence artificielle (IA)

1.1 Aperçu de la Robotique : Introduction, Histoire, Évolution et Impact

1.2 Introduction à l'Intelligence Artificielle (IA) en Robotique

1.3 Fondamentaux de l'apprentissage automatique (ML) et de l'apprentissage profond

1.4 Rôle des réseaux de neurones en robotique

Module 2 : Comprendre l'IA et les Mécanismes de la Robotique

2.1 Composants des systèmes d'IA et de la robotique

2.2 Plongée profonde dans les capteurs, les actionneurs et les systèmes de contrôle

2.3 Exploration des algorithmes d'apprentissage automatique en robotique

Module 3 : Systèmes Autonomes et Agents Intelligents

3.1 Introduction aux Systèmes Autonomes

3.2 Éléments constitutifs des agents intelligents

3.3 Études de cas : Véhicules autonomes et robots industriels

3.4 Plateformes clés pour le développement : ROS (Robot Operating System)

Module 4 : Cadres de développement de l'IA et de la robotique

4.1 Python pour la robotique et l'apprentissage automatique

4.2 TensorFlow et PyTorch pour l'IA en Robotique

4.3 Introduction à d'autres cadres essentiels

Module 5 : Algorithmes d'apprentissage profond en robotique

5.1 Comprendre l'apprentissage profond : Réseaux de neurones, CNNs

5.2 Systèmes de vision robotique : Détection et reconnaissance d'objets

5.3 Séance pratique : Entraîner un CNN pour la reconnaissance d'objets

5.4 Cas d'utilisation : Fabrication de précision avec vision robotique

Module 6 : Apprentissage par renforcement en robotique

6.1 Bases de l'apprentissage par renforcement (RL)

6.2 Mise en œuvre des algorithmes d'apprentissage par renforcement pour la robotique

6.3 Séance pratique : Développer des modèles RL pour les robots

6.4 Cas d'utilisation : Optimisation des opérations d'entrepôt avec l'apprentissage par renforcement

Module 7 : IA générative pour la créativité robotique

7.1 Exploration de l'IA générative : GANs et applications

7.2 Robots créatifs : Conception, création et innovation

7.3 Séance pratique : Générer de nouveaux designs pour la robotique

7.4 Cas d'utilisation : Fabrication personnalisée avec IA

Module 8 : Traitement du langage naturel (NLP) pour l'interaction homme-robot

8.1 Introduction au NLP pour la Robotique

8.2 Systèmes de contrôle activés par la voix

8.3 Séance pratique : Création d'une interface de robot à commande vocale

8.4 Étude de cas : Robots d'assistance dans les soins de santé

Module 9 : Activités pratiques et cas d'utilisation

9.1 Séance pratique-1 : Construction de modèles d'IA pour la reconnaissance d'objets en utilisant la programmation Python

9.2 Séance pratique-2 : Planification de trajectoire, évitement d'obstacles et mise en œuvre de la localisation en utilisant la programmation Python

9.3 Séance pratique-3 : Implémentation du contrôleur PID en utilisant la programmation Python

9.4 Cas d'utilisation : Agriculture de précision, Lignes d'assemblage automatisées

Module 10 : Technologies émergentes et innovation en robotique

10.1 Intégration de la Blockchain et de la Robotique

10.2 L'informatique quantique et son potentiel

Module 11 : Explorer l'IA avec l'automatisation des processus robotiques

11.1 Comprendre l'automatisation des processus robotiques et ses cas d'utilisation

11.2 Outils RPA populaires et leurs caractéristiques

11.3 Intégration de l'IA avec la RPA

Module 12 : Éthique, sécurité et politique de l'IA

12.1 Considérations éthiques dans l'IA et la robotique

12.2 Normes de sécurité pour la robotique pilotée par l'IA

12.3 Discussion : Naviguer dans les politiques et réglementations en matière d'IA

Module 13 : Innovations et tendances futures en IA et robotique

13.1 Dernières innovations en robotique et IA

13.2 Avenir du travail et de la société : Impact de l'IA et de la robotique

Module optionnel : Agents d'IA pour la robotique

1. What Are AI Agents
2. Key Capabilities of AI Agents in Robotics
3. Applications and Trends for AI Agents in Robotics
4. How Does an AI Agent Work
5. Core Characteristics of AI Agents
6. The Future of AI Agents in Robotics
7. Types of AI Agents

Licensing and accreditation

Ce cours est offert par AVC conformément à l'Accord de Programme Partenaire et respecte les exigences de l'Accord de Licence.

Politique d'équité

AVC ne fournit pas d'accommodations en raison d'un handicap ou d'une condition médicale d'aucun étudiant. Les candidats sont encouragés à contacter AVC pour obtenir des conseils et du soutien tout au long du processus d'aménagement.

FAQ

De quoi parle la certification AI+ Robotics™ ?
Cette certification offre une exploration approfondie de la manière dont l'Intelligence Artificielle (IA) s'intègre à la Robotique.

Qui devrait s'inscrire à cette certification ?
Idéal pour les professionnels et les passionnés intéressés par l'IA et la Robotique, y compris ceux ayant des connaissances de base en IA.

Quelles compétences pratiques vais-je acquérir grâce à cette certification ?
Acquérir une expérience pratique dans la construction de modèles d'IA, la formation de réseaux neuronaux et le développement de systèmes d'apprentissage par renforcement.

Comment cette certification bénéficiera-t-elle à ma carrière ?
Améliore votre expertise en IA et en robotique, vous positionnant comme un professionnel précieux dans les industries adoptant l'automatisation et les solutions basées sur l'IA.

Exigences de recertification Exigences
Les cours techniques AI+ nécessitent une recertification chaque année pour maintenir votre certification valide. Les notifications seront envoyées trois mois avant la date d'échéance.

Comment AVC peut-il aider à favoriser une culture prête à l'IA ?
Bien que l'IA offre des avantages significatifs, de nombreuses organisations rencontrent des défis tels que des lacunes en matière de talents, des environnements de données complexes et des barrières à l'intégration des systèmes. Chez AVC, nous comprenons ces obstacles et avons adapté nos programmes de certification pour aider les entreprises à les surmonter efficacement.

Notre approche stratégique se concentre sur la création d'une culture qui embrasse l'adoption de l'IA et l'innovation. Grâce à nos certifications reconnues par l'industrie et à nos formations approfondies, nous dotons votre personnel des compétences et des connaissances nécessaires pour mener votre organisation avec confiance vers un avenir alimenté par l'IA.

Personnalisé pour l'impact : Nos programmes ne sont pas universels. Nous offrons une formation spécialisée conçue par des experts de l'industrie pour doter votre personnel des compétences et des connaissances spécifiques nécessaires pour les rôles critiques en IA.

Apprentissage pratique et réel : Nous privilégions l'expérience pratique à la théorie, en utilisant des projets réels et des études de cas. Cette approche garantit que votre équipe acquiert la confiance et la capacité de mettre en œuvre des solutions d'IA de manière efficace, en stimulant l'innovation et en générant des résultats commerciaux mesurables.