Développez des compétences essentielles en Robotique et Vision Artificielle en vous inscrivant dès maintenant à ce mastère avancé de TECH"

L'essor de l'Intelligence Artificielle et de la Robotique transforme le paysage technologique, économique et social dans le monde entier. La spécialisation dans des domaines tels que la Vision Artificielle est devenue cruciale pour garder une longueur d'avance dans cette ère de progrès rapides et de changements perturbateurs. L'interaction croissante entre les machines et les humains, ainsi que la nécessité de traiter efficacement les informations visuelles, exigent des professionnels hautement qualifiés capables de relever ces défis et de conduire l'innovation.

Le mastère avancé en Robotique et Vision Artificielle offre une formation complète dans ces disciplines émergentes, couvrant des sujets tels que la réalité augmentée, l'intelligence artificielle et le traitement de l'information visuelle dans les machines, entre autres. Les étudiants bénéficieront d'une approche théorique-pratique, apprenant les derniers développements en Robotique et Vision Artificielle et comment appliquer ces connaissances dans des environnements réels.

En outre, le programme est 100% en ligne, ce qui permet aux étudiants d'adapter leur apprentissage à leur situation personnelle et professionnelle, facilitant ainsi la compatibilité de leur apprentissage avec leurs propres responsabilités. Les étudiants auront accès à du matériel pédagogique de haute qualité, tel que des résumés vidéo, des lectures essentielles et des vidéos approfondies, ce qui leur donnera une vision globale de la Robotique et Vision Artificielle.

Ainsi, le mastère avancé en Robotique et Vision Artificielle est une opportunité unique pour les informaticiens qui cherchent à se différencier sur un marché du travail très compétitif et à acquérir des compétences spécialisées dans un domaine à fort potentiel de croissance.

Maîtrisez les techniques de vision artificielle et devenez un expert en analyse d'images et en systèmes de vision 3D"

Ce mastère avancé en Robotique et Vision Artificielle contient le programme académique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes:  

• Le développement de cas pratiques présentés par des experts en Informatique
• Son contenu graphique, schématique et éminemment pratique est destiné à fournir des informations scientifiques et sanitaires sur les disciplines médicales indispensables à la pratique professionnelle
• Les exercices pratiques d’auto-évaluation pour améliorer l’apprentissage
• Son accent particulier sur les méthodologies innovantes en Développement de Robots et Vision Artificielle
• Leçons théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable doté d'une simple connexion à internet

Découvrez comment la technologie robotique peut être appliquée dans des domaines divers tels que la médecine et l'exploration spatiale, renforçant ainsi considérablement votre proposition de valeur"

Son corps enseignant comprend des professionnels du journalisme, qui apportent l'expérience de leur travail à ce programme, ainsi que des spécialistes reconnus issus de grandes entreprises et d'universités prestigieuses.

Son contenu multimédia, développé avec les dernières technologies éducatives, permettra au professionnel un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira un apprentissage immersif programmé pour s'entraîner dans des situations réelles.

La conception de ce programme est basée sur l'Apprentissage par les Problèmes. Ainsi l’apprenant devra essayer de résoudre les différentes situations de pratique professionnelle qui se présentent à lui tout au long du mastère avancé. Pour ce faire, il sera assisté d'un système vidéo interactif innovant créé par des experts reconnus.

Boostez vos projets en explorant l'application de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans le domaine de la robotique"

Renforcez vos compétences en matière d'algorithmes de planification et de contrôle pour le développement de robots intelligents et efficaces"

L'objectif principal du mastère avancé en Robotique et Vision Artificielle est de former des experts dans le domaine de la robotique, en fournissant une base théorique et pratique solide dans des domaines essentiels tels que la vision par ordinateur, la robotique mobile et l'intelligence artificielle appliquée à la robotique. Les étudiants apprendront à concevoir et à développer des systèmes robotiques avancés qui sont efficaces et collaboratifs, améliorant l'interaction homme-robot et garantissant la sécurité dans divers environnements.

Approfondissez les domaines clés de la robotique et devenez un expert dans la création de solutions innovantes"

Objectifs généraux

• Développer les fondements mathématiques de la modélisation cinématique et dynamique des robots
• Approfondir l'utilisation de technologies spécifiques pour la création d'architectures de robots, la modélisation et la simulation de robots
• Générer des connaissances spécialisées sur l'Intelligence Artificielle
• Développer les technologies et les dispositifs les plus couramment utilisés dans l'automatisation industrielle
• Identifier les limites des techniques actuelles pour identifier les goulets d'étranglement dans les applications robotiques
• Obtenir une vision globale des dispositifs et du matériel utilisés dans le monde de la vision artificielle
• Analyser les différents domaines dans lesquels la vision est appliquée
• Identifier où en sont les avancées technologiques en matière de vision
• Évaluer les recherches en cours et les perspectives des prochaines années
• Établir une base solide dans la compréhension des algorithmes et des techniques de traitement des images numérique
• Évaluer les techniques fondamentales de vision par ordinateur
• Analyser les techniques avancées de traitement d'images
• Présenter la bibliothèque Open 3D
• Analyser les avantages et les difficultés du travail en 3D plutôt qu'en 2D
• Présenter les réseaux neuronaux et examiner leur fonctionnement
• Analyser les métriques pour une formation correcte
• Analyser les métriques et les outils existants
• Examiner le pipeline d'un réseau de classification d'images
• Analyser les réseaux neuronaux de segmentation sémantique et leurs métriques

Objectifs spécifiques

Module 1. Robotique. Design et Modélisation de Robots

• Approfondir l'utilisation de la Technologie de Simulation du Gazebo
• Maitriser l'utilisation du langage de modélisation des robots URDF
• Développer une expertise dans l'utilisation de la technologie du Robot Operating System
• Modéliser et simuler des robots manipulateurs, robots mobiles terrestres, robots mobiles aériens, modéliser et simuler des robots mobiles aquatiques

Module 2. Agents Intelligents Application de l'Intelligence Artificielle aux Robots et Softbots

• Analyser l'inspiration biologique de l'Intelligence Artificielle et des agents intelligents
• Évaluer le besoin d'algorithmes intelligents dans la société actuelle
• Déterminer les applications des techniques avancées d'Intelligence Artificielle sur les Agents Intelligents
• Démontrer le lien étroit entre la robotique et l'Intelligence Artificielle
• Établir les besoins et les défis présentés par la robotique qui peuvent être résolus par des algorithmes intelligents
• Développer des implémentations concrètes d'algorithmes d'Intelligence Artificielle
• Identifier les algorithmes d'Intelligence Artificielle qui s'imposent dans la société d'aujourd'hui et leur impact sur la vie quotidienne

Module 3. Deep learning

• Analyser les familles qui composent le monde de l'intelligence artificielle
• Compilation des principaux frameworks de Deep Learning
• Définir les réseaux neuronaux
• Présenter les méthodes d'apprentissage des réseaux neuronaux
• Principes fondamentaux des fonctions de coût
• Établir les fonctions d'activation les plus importantes
• Examiner les techniques de régularisation et de normalisation
• Développer des méthodes d'optimisation
• Introduire les méthodes d'initialisation

Module 4. La Robotique dans l'Automatisation des Procédés Industriels

• Analyser l'utilisation, les applications et les limites des réseaux de communication industriels
• Établir des normes de sécurité des machines pour une conception correcte
• Développer des techniques de programmation d'automates propres et efficaces en PLC
• Proposer de nouvelles façons d'organiser les opérations à l'aide de machines à états
• Démontrer la mise en œuvre des paradigmes de contrôle dans des applications PLC réelles
• Fournir une base pour la conception de systèmes pneumatiques et hydrauliques dans l'automatisation
• Identifier les principaux capteurs et actionneurs en Robotique et automatisation

Module 5. Systèmes de contrôle automatique en Robotique

• Générer des connaissances spécialisées pour la conception de contrôleurs non linéaires
• Analyser et étudier les problèmes de contrôle
• Maîtriser les modèles de contrôle
• Concevoir des contrôleurs non linéaires pour les systèmes robotiques
• Réaliser des contrôleurs et les évaluer sur un simulateur
• Déterminer les différentes architectures de contrôle disponibles
• Examiner les principes fondamentaux du contrôle de la vision
• Développer des techniques de contrôle de pointe telles que le contrôle prédictif ou le contrôle basé sur l'apprentissage automatique

Module 6. Algorithmes de Planification des Robots

• Établir les différents types d’algorithmes de planification
• Analyser la complexité de la planification des mouvements en robotique
• Développer des techniques de modélisation de l'environnement
• Examiner les avantages et les inconvénients des différentes techniques de planification
• Analyser les algorithmes centralisés et distribués pour la coordination des robots
• Identifier les différents éléments de la théorie de la décision
• Proposer des algorithmes d'apprentissage pour résoudre les problèmes de décision

Module 7. Vision artificielle

• Établir comment fonctionne le système de vision humaine et comment une image est numérisée
• Analyser l’évolution de la vision artificielle
• Évaluer les techniques d'acquisition d'images
• Acquérir des connaissances spécialisées sur les systèmes d'éclairage en tant que facteur important dans le traitement de l'image
• Identifier les systèmes optiques existants et évaluer leur utilisation
• Examiner les systèmes de vision 3D et la manière dont ces systèmes donnent de la profondeur aux images
• Développer les différents systèmes qui existent en dehors du champ visible par l'œil humain

Module 8. Applications et état de l'art

• Analyser l'utilisation de la vision artificielle dans les applications industrielles
• Déterminer comment la vision est appliquée dans la révolution des véhicules autonomes
• Analyser les images dans le cadre de l'analyse de contenu
• Développer des algorithmes de Deep Learning pour l'analyse médicale et de Machine Learning pour l'assistance au bloc opératoire
• Analyser l'utilisation de la vision dans les applications commerciales
• Déterminer comment les robots ont des yeux grâce à la vision artificielle et comment cela s'applique aux voyages dans l'espace
• Établir ce qu'est la réalité augmentée et ses domaines d'utilisation
• Analyser la révolution du Cloud Computing
• Présenter l'état de l'art et ce que nous réservent les prochaines années

Module 9. Techniques de Vision Artificielle en Robotique: Traitement et Analyse d'Images

• Analyser et comprendre l'importance des systèmes de vision en robotique
• Établir les caractéristiques des différents capteurs de perception afin de choisir les plus appropriés en fonction de l'application
• Déterminer les techniques d'extraction d'informations à partir des données des capteurs
• Appliquer les outils de traitement de l'information visuelle
• Concevoir des algorithmes de traitement d'images numériques
• Analyser et prévoir l'effet des changements de paramètres sur les performances de l'algorithme
• Évaluer et valider les algorithmes développés par rapport aux résultats

Module 10. Systèmes de Perception Visuelle des Robots avec Apprentissage Automatique

• Maîtriser les techniques d'apprentissage automatique les plus utilisées aujourd'hui dans le monde universitaire et dans l'industrie
• Approfondir les architectures des réseaux neuronaux afin de les appliquer efficacement à des problèmes réels
• Réutilisation de réseaux neuronaux existants dans de nouvelles applications à l'aide de transfer learning
• Identifier de nouveaux domaines d'application des réseaux neuronaux génératifs
• Analyser l'utilisation des techniques d'apprentissage dans d'autres domaines de la robotique tels que la localisation et la cartographie
• Développer les technologies actuelles dans le nuage pour mettre au point une technologie basée sur les réseaux neuronaux
• Examiner le déploiement de systèmes de vision par apprentissage dans des systèmes réels et intégrés

Module 11. SLAM Visual Localisation de Robots et Cartographie Simultanée par Techniques de Vision Artificielle

• Concrétiser la structure de base d'un système de Localisation et de Cartographie Simultanées (SLAM)
• Identifier les capteurs de base utilisés dans la Localisation et de Cartographie Simultanées (SLAM visuel)
• Établir les limites et les capacités du SLAM visuel
• Compiler les notions de base de la géométrie projective et épipolaire pour comprendre les processus de projection d'images
• Identifier les principales technologies de SLAM visuel: Filtrage Gaussien, Optimisation et détection des fermetures de boucles
• Décrire en détail le fonctionnement des principaux algorithmes SLAM visuels
• Analyser comment procéder au réglage et au paramétrage des algorithmes SLAM

Module 12. Application à la Robotique des Technologies de Réalité Virtuelle et Augmentée

• Déterminer la différence entre les différents types de réalités
• Analyser les normes actuelles pour la modélisation des éléments virtuels
• Examinez les périphériques les plus utilisés dans les environnements immersifs
• Définir les modèles géométriques des robots
• Évaluer les moteurs physiques pour la modélisation dynamique et cinématique des robots
• Développer des projets de Réalité Virtuelle et de Réalité Augmentée

Module 13. Systèmes de Communication et d'Interaction avec les Robots

• Analyser les stratégies actuelles de traitement du langage naturel: heuristiques, stochastiques, basées sur les réseaux neuronaux, apprentissage par renforcement
• Évaluer les avantages et les faiblesses du développement de systèmes d'interaction transversaux ou axés sur les situations
• Identifiez les problèmes environnementaux à résoudre pour obtenir une communication efficace avec le robot
• Établir les outils nécessaires pour gérer l'interaction et discerner le type d'initiative de dialogue à poursuivre
• Combiner des stratégies de reconnaissance des modèles pour déduire les intentions de l'interlocuteur et y répondre de la meilleure façon possible
• Déterminer l'expressivité optimale du robot en fonction de sa fonctionnalité et de son environnement et appliquer des techniques d'analyse émotionnelle pour adapter la réponse
• Proposer des stratégies hybrides pour l'interaction avec le robot: vocale, tactile et visuelle

Module 14. Traitement numériques des images 

• Examiner les bibliothèques de traitement d'images numériques commerciales et open source
• Déterminer ce qu'est une image numérique et évaluer les opérations fondamentales pour pouvoir travailler avec elle
• Introduire les filtres d'image
• Analyser l'importance et l'utilisation des histogrammes
• Introduire des outils pour modifier les images pixel par pixel
• Proposer des outils de segmentation d'images
• Analyser les opérations morphologiques et leurs applications
• Déterminer la méthodologie d'étalonnage des images
• Évaluer les méthodes de segmentation d'images en vision conventionnelle

Module 15. Traitement numérique avancé des images

• Examiner les filtres avancés de traitement numérique des images
• Déterminer les outils d'extraction et d'analyse des contours
• Analyser les algorithmes de recherche d'objets
• Démontrer comment travailler avec des images calibrées
• Analyser les techniques mathématiques d'analyse géométrique
• Évaluer les différentes options de composition d'images
• Développer une interface utilisateur

Module 16. Traitement des images 3D

• Examiner une image 3D
• Analyser les logiciels utilisés pour le traitement des données 3D
• Développer Open3D
• Déterminer les données pertinentes d'une image 3D
• Démontrer les outils de visualisation
• Établir des filtres pour le débruitage
• Proposer des outils pour les calculs géométriques
• Analyser les méthodologies de détection d'objets
• Évaluer les méthodes de triangulation et de reconstruction de la scène

Module 17. Réseaux convolutifs et classification d'images

• Générer de l'expertise sur les réseaux neuronaux convolutifs
• Établir des mesures d'évaluation
• Analyser les performances des réseaux neuronaux convolutifs pour la classification d'images
• Évaluer le Data Augmentation
• Proposer des techniques pour éviter le Overfitting
• Examiner les différentes architectures
• Compiler les méthodes d'inférence

Module 18. Détection d'objets

• Analyser le fonctionnement des réseaux de détection d'objets
• Examiner les méthodes traditionnelles
• Déterminer les métriques d'évaluation
• Identifier les principaux datasets utilisés sur le marché
• Proposer des architectures de type Two Stage Object Detector
• Analyser les méthodes de Fine Tunning
• Examiner différentes architectures de type Single Shoot
• Établir des algorithmes de suivi d'objets
• Appliquer la détection et le suivi des personnes

Module 19. Segmentation des images avec deep learning

• Analyser le fonctionnement des réseaux de segmentation sémantique
• Évaluer les méthodes traditionnelles
• Examiner les mesures d'évaluation et les différentes architectures
• Examiner les domaines vidéo et les points de nuage
• Appliquer les concepts théoriques à l'aide de différents exemples

Module 20. Segmentation d'image avancée et techniques avancées de vision par ordinateur

• Générer des connaissances spécialisées sur la gestion des outils
• Examiner la segmentation sémantique en médecine
• Identifier la structure d'un projet de segmentation
• Analyser les auto-encodeurs
• Développer des Réseaux Antagonistes Génératifs

Préparez-vous à relever les défis de la robotique de demain et à contribuer à l'avancement de la technologie dans divers secteurs"