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Artificial Intelligence for Robotics

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Artificial Intelligence for Robotics

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Instructeur : Packt - Course Instructors

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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez

  • Apply AI and ML techniques to enhance robot perception and decision-making

  • Implement object recognition and navigation strategies using neural networks and algorithms

  • Integrate natural language processing to enable voice and personality features in robots

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Robotics
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Model Training
  • Catégorie : Image Analysis
  • Catégorie : Algorithms
  • Catégorie : Natural Language Processing
  • Catégorie : Artificial Neural Networks
  • Catégorie : Reinforcement Learning
  • Catégorie : Computer Vision
  • Catégorie : Artificial Intelligence
  • Catégorie : AI Integrations
  • Catégorie : Automation
  • Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Catégorie : Convolutional Neural Networks

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Python Programming

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11 devoirs

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Il y a 11 modules dans ce cours

In this section, we explore integrating AI into robotics, focusing on decision-making, learning, and autonomy. Key concepts include neural networks, reinforcement learning, and autonomous behavior design.

Inclus

2 vidéos9 lectures1 devoir

In this section, we explore robot anatomy, subsumption architecture, and ROS 2 setup to enable practical robotic system development through structured hardware and software configuration.

Inclus

1 vidéo5 lectures1 devoir

In this section, we explore systems engineering principles for robot design, focusing on use cases, storyboards, and hardware/software requirements to guide practical robotic task development.

Inclus

1 vidéo5 lectures1 devoir

In this section, we explore using convolutional neural networks (CNNs) and YOLOv8 for object recognition, focusing on image processing, supervised learning, and real-world applications in robotics and AI.

Inclus

1 vidéo5 lectures1 devoir

In this section, we explore training robots using reinforcement learning and genetic algorithms. Key concepts include Q-learning for grasping and GA-based path planning for autonomous manipulation.

Inclus

1 vidéo8 lectures1 devoir

In this section, we explore robot speech recognition using NLP, STT, and TTS, and implement command processing with Mycroft to enhance natural language understanding and response generation.

Inclus

1 vidéo7 lectures1 devoir

In this section, we explore robot navigation strategies without SLAM, focusing on AI-driven obstacle avoidance and sensor-based movement for efficient task execution.

Inclus

1 vidéo7 lectures1 devoir

In this section, we explore AI decision-making tools like decision trees, path planning, and expert systems for robotics.

Inclus

1 vidéo8 lectures1 devoir

In this section, we explore simulating artificial personality in robots using finite state machines and AI. Key concepts include behavior modeling and emotion simulation for practical robotic applications.

Inclus

1 vidéo10 lectures1 devoir

In this section, we examine when to stop in AI development, explore robotics career paths, and assess AI risks to support informed decision-making in real-world applications.

Inclus

1 vidéo6 lectures1 devoir

In this section, we will explore the foundational elements of robot communication and system design.

Inclus

3 lectures1 devoir

Instructeur

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Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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