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L'essor de l'Intelligence Artificielle et de la Robotique modifie le paysage technologique, économique et social mondial. Dans ce contexte, la spécialisation dans des domaines tels que la Vision Artificielle est cruciale pour rester à jour dans un environnement caractérisé par des avancées rapides et des changements perturbateurs. L'interaction croissante entre l'homme et la machine, et la nécessité de traiter efficacement les informations visuelles, requièrent des professionnels hautement qualifiés pour conduire l'innovation et relever les défis. 

Un scénario favorable pour les professionnels de l'ingénierie qui souhaitent progresser dans un secteur florissant. C'est pourquoi TECH a conçu ce mastère avancé en Robotique et Vision Artificielle, qui 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. 

Un programme qui offre une approche théorique-pratique permettant aux diplômés d'appliquer leurs connaissances dans des environnements réels. Tout cela, en outre, dans un diplôme universitaire 100% en ligne, qui permet aux étudiants d'adapter leur apprentissage à leurs responsabilités personnelles et professionnelles. Ainsi, ils auront accès à du matériel pédagogique de haute qualité, tel que des vidéos, des lectures essentielles et des ressources détaillées, leur donnant une vision globale de la Robotique et de la Vision Artificielle. 

De plus, grâce à la méthode de réapprentissage, basée sur la répétition continue des contenus les plus importants, les étudiants verront leurs heures d'étude réduites et pourront consolider les concepts les plus importants plus facilement. 

Une qualification unique dans le panorama académique qui se distingue également par l'excellente équipe de spécialistes dans ce domaine. Leurs excellentes connaissances Leur excellente connaissance et leur expérience du secteur sont évidentes dans le programme avancé que seule TECH.

Devenez un leader de l'innovation et relevez les défis éthiques et sécuritaires en créant des solutions innovantes et efficaces dans différents secteurs industriels” 

Ce mastère avancé en Robotique et Vision Artificielle contient le programme scientifique 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 
• Des exercices pratiques d'auto-évaluation afin d'améliorer l'apprentissage. 
• Son accent particulier sur les méthodologies innovantes en développement de Robots et Vision Artificielle
• Des leçons théoriques, des questions à l'expert, des forums de discussion sur des sujets controversés et un travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable doté d'une simple connexion à internet

Profitez de l'opportunité d'étudier dans le cadre d'un programme 100% en ligne, en adaptant votre temps d'étude à votre situation personnelle et professionnelle"

Son corps enseignant comprend des professionnels de la robotique, qui apportent leur expérience professionnelle 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, le professionnel sera assisté d'un système vidéo interactif innovant créé par des experts reconnus.

Analyser à travers le meilleur matériel didactique comment effectuer le réglage et le paramétrage des algorithmes de SLAM” 

Plongez où et quand vous le souhaitez dans les avancées réalisées en Deep Learning” 

Grâce à ce diplôme, l'ingénieur professionnel acquerra les connaissances nécessaires pour relever les défis dans le domaine de la Robotique et de la Vision Artificielle, ce qui lui permettra de se démarquer sur le marché du travail en constante évolution et d'apporter des solutions pratiques et efficaces dans son domaine d'activité. Pour ce faire, TECH met à disposition les outils pédagogiques les plus innovants et un personnel enseignant spécialisé qui répondra à toutes les questions que les étudiants peuvent se poser sur le contenu de ce programme.

Les études de cas de ce diplôme universitaire vous donneront une approche éminemment pratique de la Conception et de la Modélisation des Robots” 

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 
• Obtenez une vue d'ensemble des dispositifs et du matériel utilisés dans le monde de la vision artificielle 
• Analyser les différents domaines d'application de la vision 
• Identifier où en sont les avancées technologiques dans le domaine de la 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 numériques 
• 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 inconvénients du travail en 3D plutôt qu'en 2D 
• Présenter les réseaux neuronaux et examiner leur fonctionnement 
• Analyser les métriques pour une formation adéquate 
• 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 
• Compiles les 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 dans le domaine de la robotique et de l'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 humain 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 des images 
• Préciser quels sont les systèmes optiques existants et évaluer leur utilisation 
• Examiner les systèmes de vision 3D et comment 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 des algorithmes 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 elle est appliquée dans les voyages spatiaux 
• Établir ce qu'est la réalité augmentée et les domaines d'utilisation. 
• Analyser la révolution du Cloud Computing 
• Présentation de l'État de l'Art et de ce que nous réservent les années à venir 

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 
• Reusar redes neuronales existentes en aplicaciones nuevas usando 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 de fermeture de boucle 
• Décrire en détail le fonctionnement des principaux algorithmes de SLAM visuel
• Analyser comment effectuer le réglage et le paramétrage des algorithmes de 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 de modification d'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 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 paramètres d'évaluation 
• Identifier les principaux datasets utilisés sur le marché 
• Proposer des architectures du type Two Stage Object Detector 
• Analyser des Méthodes de Fine Tunning 
• Examiner les différentes architectures du type Single Shoot 
• Établir des algorithmes de suivi d'objets 
• Mettre en œuvre le dépistage et le suivi des personnes 

Module 19. Segmentation d'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'Images Avancées et Techniques Avancées de Vision par Ordinateur 

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

Concevoir et développer des systèmes robotiques avancés efficaces et collaboratifs, améliorant l'interaction homme-robot et garantissant la sécurité dans divers environnements"