Découvrez l'intelligence artificielle.Touchez-la, testez-la et comprenez-la dès maintenant.
Module de formation sur l'apprentissage automatique et les applications de l'IA dans la pratique technique
Découvrez le flux de travail IA
De la collecte de données aux applications en temps réel : tout dans un seul système
Vision par ordinateur en direct
Détecter et classer automatiquement les pièces et les objets
Pratique avec du matériel réel
Unité de commande IA, caméra et accessoires pour des scénarios réalistes
Comparaison : méthode traditionnelle vs IA
Test des algorithmes de contrôle par rapport à l'apprentissage par renforcement
Un soutien numérique pour un apprentissage optimal – avec le logiciel d’apprentissage RXLea
Grâce au logiciel d’apprentissage intégré RXLea, les expériences du projet d’intelligence artificielle se transforment en un environnement d’apprentissage interactif. RXLea guide les apprenants pas à pas à travers des scénarios d’erreurs réels et les aide à comprendre les concepts techniques, à analyser systématiquement les erreurs et à mettre en œuvre des solutions pratiques.
En combinant du matériel pratique et un parcours d’apprentissage numérique, RXLea favorise l’autonomie et renforce spécifiquement Pouvoir décisionnel – conformément à la Apprentissage par l’expérience réelleDes exercices interactifs, du contenu multimédia et une évaluation automatique des résultats rendent l’apprentissage efficace et motivant.
Prise en charge numérique, expérience concrète.
Informations sur notre Product
Découvrez en détail les fonctionnalités uniques de notre système : moderne, polyvalent, pratique et parfaitement adapté à vos besoins.
Compétences requises pour le Practice
De nombreux scénarios pratiques et exercices réalistes favorisent non seulement l'acquisition de connaissances techniques, mais aussi la prise de décision autonome. Les compétences acquises renforcent la confiance et l'efficacité dans le travail quotidien.
Entraînez les modèles d'IA de manière indépendante
De la collecte des données à l'application : un flux de travail complet entre les mains des apprenants
Utilisation de la vision par ordinateur dans les environnements industriels
Identifier les pièces, les classer et prendre des décisions en matière de qualité
Comparez la technologie de contrôle à l'IA
Tester l'apprentissage classique et l'apprentissage par renforcement directement sur le même matériel
Interpréter les données et évaluer les résultats
Interprétez avec précision les données provenant des caméras, des capteurs et de l'analyse IA, et tirez-en des conclusions
Identifier les erreurs et proposer des optimisations
Vérifiez la précision du modèle, améliorez les données d'entraînement et optimisez l'application
Automatisez le contrôle qualité
Appliquez des processus de test basés sur l'IA dans un environnement de production réaliste
Système ouvert
Personnalisable de manière flexible : peut être modifié à tout moment, grâce à de nombreuses interfaces et algorithmes issus de bibliothèques courantes
Différents niveaux
Polyvalent : des présentations ludiques aux candidatures professionnelles, en passant par vos propres programmes
Prêts pour l'avenir ?
Contactez-nous pour en savoir plus et commencer votre formation !
EXPÉRIENCE RÉELLE APPRENTISSAGE
Un système de formation compact donne vie à l'intelligence artificielle : les apprenants travaillent avec des données réelles, entraînent des modèles et les appliquent dans des scénarios pratiques. Au lieu d'une théorie abstraite, ils sont chargés de comprendre, d'entraîner et d'appliquer l'IA de manière autonome, étape par étape, en gardant le contrôle total.
Ils endossent le rôle d’ingénieurs dans des environnements de développement et de production modernes. À l’aide d’une caméra, d’une unité de contrôle et d’une interface utilisateur graphique, ils collectent des données, classifient des objets et vérifient les résultats de l’IA. Ce faisant, ils apprennent comment les paramètres, le volume et la qualité des données influencent la précision, et comment les modèles sont optimisés pour prendre des décisions fiables.
Par la suite, les apprenants observent le comportement de l’IA en temps réel : les objets sont reconnus, les caractéristiques de qualité sont vérifiées et les décisions sont automatiquement dérivées. Ils évaluent l’impact de leurs entrées sur la classification et la qualité des résultats, et s’entraînent à remettre en question de manière critique les décisions de l’IA. Des erreurs peuvent être délibérément induites pour révéler les limites des algorithmes et favoriser une compréhension approfondie des opportunités et des risques.
RXLea dispose d'une interface moderne et conviviale qui permet même aux débutants de se lancer rapidement. Les tâches complexes sont résolues en quelques clics, sans longue phase d'apprentissage.
Avec RXLea, les apprenants peuvent accéder au contenu à tout moment et en tout lieu. Que ce soit en classe, en laboratoire ou à domicile, c'est ainsi que l'apprentissage s'intègre dans la vie quotidienne.
Des simulations réalistes, des expériences pratiques et des exercices concrets rendent l'apprentissage captivant et mémorable. La théorie prend vie et est mise en pratique.
RXLea s'adapte aux besoins des enseignants et des élèves. Le contenu, les modules et les niveaux de difficulté peuvent être personnalisés pour garantir les meilleurs résultats d'apprentissage.
Des outils d'analyse intégrés et des fonctionnalités d'évaluation aident les formateurs à garder le contrôle. Les apprenants bénéficient d'un retour direct, d'objectifs clairs et de mesures de motivation supplémentaires grâce à des méthodes de gamification.
RXLea s'appuie sur des technologies de pointe qui sont constamment perfectionnées. Cela vous garantit de rester toujours à la pointe et de bénéficier de mises à jour et d'innovations régulières.
Écoutez dès maintenant et découvrez l'application – notre podcast
FAQ - Foire aux questions
Modulaire et évolutif
Peut être combiné avec d'autres systèmes d'entraînement d'IA pour des scénarios flexibles
Prêt à l'emploi
Système entièrement intégré – prêt à l'emploi
Présentation du projet
- Mettez en place un workflow d'IA allant de la collecte des données à l'application en temps réel, en passant par l'entraînement.
- Détecter et classer automatiquement les pièces et prendre des décisions en matière de qualité
- Ajustez de manière flexible les paramètres d'éclairage, de positionnement et d'entraînement
- Analyser et évaluer les données des caméras et de classification
- Comparez les tâches de contrôle à l'aide d'algorithmes classiques et de l'apprentissage automatique
- Testez les modèles, identifiez les sources d'erreur et optimisez-les de manière ciblée
Avez-vous des questions ? Discutons-en !
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Introduction pratique au machine learning
Entraînez des modèles d'IA et appliquez-les directement en temps réel
Le système de formation couvre l'ensemble du cycle de vie des modèles d'IA modernes. Les apprenants entraînent leurs propres modèles à l'aide de données réelles et les déploient directement dans une application.
L'apprentissage automatique est pertinent. Se lancer dans la formation ne l'est souvent pas.
Trop de théorie. Pas assez de connaissances pratiques.
L'IA devient rapidement abstraite
Le fonctionnement interne de l'IA reste souvent invisible
La théorie domine l'introduction
La programmation devient un obstacle à l'entrée
Résultat : les termes sont appris, mais le cheminement entre les données d'entraînement et un modèle d'IA fonctionnel reste souvent flou.
Notre solution : l'apprentissage automatique en tant que processus d'apprentissage continu
Des ensembles de données aux applications en temps réel dans un système de formation.
Le système couvre toutes les phases d'un projet d'IA. Les apprenants collectent leurs propres données, configurent un réseau neuronal, entraînent le modèle et testent l'application directement au sein du système. Cela favorise une solide compréhension des possibilités et des limites de l'apprentissage automatique.
Parcours d'apprentissage
C'est ainsi que les apprenants développent leurs propres applications d'IA
1. Créez vos propres données d'entraînement
Les apprenants entraînent leurs propres modèles pour la classification d'images, par exemple pour le jeu pierre-papier-ciseaux ou la reconnaissance d'objets.
2. Configurer le modèle
La structure du réseau et les paramètres d'apprentissage sont configurés via l'interface utilisateur graphique. Aucune connaissance en programmation n'est requise.
3. Entraîner le modèle
Le système d'IA entraîne le modèle directement sur l'appareil. Les résultats peuvent être examinés et ajustés immédiatement.
4. Test d'inférence
Le modèle entraîné est appliqué et évalué directement, par exemple pour le contrôle qualité ou la reconnaissance d'objets.
Un seul système de formation, de multiples applications.
Comment le machine learning est utilisé
Contrôle qualité
Vision par ordinateur pour le contrôle qualité visuel dans le secteur manufacturier.
Reconnaissance d'objets
Reconnaissance d'objets pour les applications robotiques.
Automatisation
Intégrer des modèles d'IA dans des systèmes contrôlés par API.
Vos avantages
Fonctionnement du système pendant la phase d'apprentissage
Approche d'apprentissage par projet
Trois projets d'apprentissage progressif garantissent une forte orientation pratique et une introduction motivante au machine learning.
Flux de travail IA complet
La collecte de données, la formation, l'optimisation et l'application en temps réel s'intègrent dans un environnement d'apprentissage coordonné.
Formation sur Edge
Le contrôleur IA équipé de NVIDIA Jetson Xavier NX permet d'effectuer des processus d'entraînement nécessitant une puissance de calcul importante directement sur le système.
Aucune connaissance en programmation n'est requise
L'interface utilisateur graphique facilite l'accès et permet de se concentrer sur la compréhension des concepts fondamentaux de l'IA.
Open source si nécessaire
Les scripts et les workflows restent visibles. Cela facilite la transition de l'application à la compréhension et au développement ultérieur.
Mobiles KI-Labor
Ce cas sert également de station expérimentale avec une position de caméra définie et un environnement de test reproductible.
Découvrez le machine learning par vous-même
Appliquez et comprenez immédiatement
Les apprenants travaillent avec des données réelles, du matériel réel et un workflow applicatif complet. Ainsi, l'IA n'est pas seulement un concept théorique, mais quelque chose de visible, de mesurable et de compréhensible.
Voici à quoi ressemble l'entraînement de l'IA dans la pratique
L'apprentissage automatique en action
De la collecte des données à l'inférence, toutes les étapes sont logiquement interconnectées.
Cas d'utilisation types
Trois projets d'apprentissage pour une expérience pratique immédiate
Une introduction ludique avec reconnaissance d'images
La première étape consiste en un projet motivant, tel que le jeu « pierre, papier, ciseaux ». Les apprenants créent des données d'entraînement, entraînent un modèle et découvrent immédiatement comment fonctionne la classification.
Idéal pour une introduction simple aux ensembles de données, aux caractéristiques et au comportement du modèle.
Contrôle visuel de la qualité pendant la fabrication
Dans un scénario d'application industrielle, les étudiants développent un modèle de contrôle qualité visuel et appliquent l'IA directement à un contexte de production réel.
Applications pratiques de la vision par ordinateur, de l'automatisation et du traitement d'images industriel.
La reconnaissance des panneaux de signalisation : un système complexe
Un projet plus ambitieux démontre la fiabilité de la reconnaissance d'objets. Il combine collecte de données, optimisation et application en temps réel.
Convient pour une analyse approfondie de la précision, de la généralisation et du comportement du système.
Intégrez l'apprentissage automatique à votre formation
Nous vous montrerons précisément comment le système de formation peut être utilisé dans les écoles professionnelles, les établissements d'enseignement supérieur ou les programmes de formation continue.
Formation pratique à l'IA
Des débuts aux applications industrielles
Pour les écoles professionnelles, les établissements d'enseignement supérieur et la formation continue
De l'IA abstraite à la compréhension pratique
Découvrez comment expliquer l'apprentissage automatique de manière accessible et l'intégrer progressivement dans les programmes de formation existants.
Sans engagement • Consultation personnalisée • Cas d'utilisation spécifiques
APPRENTISSAGE PAR L'EXPÉRIENCE RÉELLE
Comment acquiert-on une expertise technique ?
L'apprentissage par l'expérience réelle rend le contenu technique concret. Dans le système d'apprentissage automatique, les apprenants acquièrent des connaissances non seulement par la théorie, mais aussi grâce à leurs propres données, à des étapes de formation réelles et à des résultats directement observables.
Apprentissage à partir de données, de matériel et de logiciels réels
Entraînez les modèles et examinez les résultats immédiatement
Parcours d'apprentissage avec interface graphique, Python et open source
Apprenez à comprendre les avantages et les limites de l'IA
Notre univers d'apprentissage
C'EST VOUS QUI GUIDEZ L'APPRENTISSAGE
Chaque étape, de la collecte des données à l'inférence en temps réel, est clairement présentée dans RXLea. Aucun logiciel supplémentaire ni aucune programmation complexe ne sont requis.
Essais contrôlés
La collecte, l'entraînement et l'évaluation des données sont guidés étape par étape
Formation du modèle dans le système
Les modèles d'IA sont entraînés et testés directement dans RXLea
Évaluez les résultats immédiatement
Les données d'entraînement, la classification et les résultats sont affichés dans une interface unique
