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Parcours d'apprentissage
Lancez-vous dans la robotique à l'aide de bases essentielles en simulation, ROS (Robot Operating System) et apprentissage robotique.
Grâce aux cours du NVIDIA Deep Learning Institute, découvrez comment développer des systèmes robotiques intelligents avec NVIDIA Isaac™, un écosystème complet pour le développement de robots. Apprenez les bases des principes fondamentaux de la robotique et découvrez les workflows essentiels de simulation et d'apprentissage robotique grâce à une formation pratique sur Isaac Sim™ et Isaac Lab.
Commencez votre parcours d'apprentissage gratuit
Cliquez sur les vignettes ci-dessous pour vous lancer.
Profitez de ces leçons exhaustives portant sur plusieurs concepts et technologies essentiels pour acquérir des bases solides en robotique, avant de vous lancer dans une formation pratique.
Guide du débutant sur les robots autonomes
Découvrez le monde des robots autonomes et des systèmes robotiques ainsi que plusieurs composants clés tels que la détection, la perception, la cartographie, la localisation, la navigation et le contrôle.
Introduction au développement de robots basé sur l'IA avec Isaac ROS
Découvrez les principes fondamentaux d'Isaac ROS, un framework de robotique basé sur le ROS (Robot Operating System).
Découvrez Isaac Sim en suivant ces cours d'introduction qui couvrent les bases de la simulation robotique, l'intégration de ROS 2, la génération de données synthétiques et la robotique basée sur l'IA.
Démarrer : simulation de votre premier robot dans Isaac Sim
Découvrez les principes de base d'Isaac Sim en développant et en contrôlant un robot primitif et simple avec des capteurs et l'intégration de ROS2.
Intégration des ressources robotiques et simulation de votre robot dans Isaac Sim
Importez et simulez des robots dans Isaac Sim à l'aide des ressources URDF (Unified Robot Description Format) afin de configurer des interfaces de contrôle et des capteurs. Pour une expérience pratique de la configuration des ressources robotiques.
Génération de données synthétiques pour l'entraînement des modèles de perception dans Isaac Sim
Entraînez et déployez des modèles de perception à l'aide de la génération de données synthétiques (SDG) pour les tâches de robotique dynamiques, notamment la simulation, la randomisation de domaines et l'évaluation de modèles pour les applications robotiques réelles.
Développement de robots avec le SIL (Software-in-the-Loop) dans Isaac Sim
Découvrez les principes fondamentaux des concepts SIL, ses avantages et ses applications dans le développement robotique à l'aide d'Isaac Sim et de ROS 2.
Exploitation de ROS 2 et du HIL (Hardware-in-the-Loop) dans Isaac Sim
Comblez le fossé entre la simulation et la mise en œuvre réelle grâce à des environnements simulés, à l'intégration de ROS 2 et à la génération de données synthétiques pour la robotique basée sur l'IA à l'aide du HIL.
Découvrez des concepts avancés en apprentissage robotique, acquérez des compétences pratiques et découvrez comment rationaliser vos processus de développement avec Isaac Lab. Soyez averti(e) de la sortie de nouveaux cours sur les principes fondamentaux de la robotique.
Introduction à l'apprentissage robotique et à Isaac Lab
Ce cours d'initiation sert d'introduction à l'apprentissage robotique et aux fonctionnalités d'Isaac Lab.
Transfert des politiques d'apprentissage robotique de la simulation à la réalité
Ce cours d'initiation aborde plusieurs principes fondamentaux d'une transition réussie de la simulation à la réalité et permet de combler le fossé entre les deux.
Comprendre les mécanismes de configuration d'Isaac Lab
PROCHAINEMENT.
Utilisation d'environnements Manager-Based par rapport à des environnements directs dans Isaac Lab
Développement de tâches d'apprentissage par renforcement Manager-Based personnalisées
Ce parcours est proposé à titre d'exemple et peut être modifié en fonction des niveaux de compétences et des résultats souhaités. © 2025 NVIDIA Corporation et ses filiales. Tous droits réservés. NVIDIA développe en permanence de nouveaux cours et met à jour son contenu existant. Des cours peuvent être ajoutés et/ou supprimés. Les liens hypertextes peuvent être modifiés.
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