Ce projet est une plateforme pédagogique dédiée à l'enseignement du machine learning et de l'intelligence artificielle pour des étudiants en systèmes autonomes. Il propose des supports de cours, des exercices pratiques sous forme de notebooks Jupyter, et des ressources pour l'évaluation des compétences. Les étudiants y apprennent à manipuler des algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que des réseaux de neurones.

Ce projet permet de simuler un robot sous-marin autonome (AUV) à l'échelle réelle, équipé de propulseurs, capteurs (IMU, manomètre, caméra) et systèmes de navigation. Il modélise un environnement marin avec fonds marins, courants et compartiments eau/air. Les utilisateurs peuvent tester des commandes de propulsion, analyser les données des capteurs et étudier les interactions physiques en milieu aquatique. L'outil est conçu pour des applications en robotique sous-marine, océanographie ou recherche en ingénierie marine.

Ce projet a pour but de fournir des outils d'apprentissage automatique pour les systèmes autonomes. Il inclut des algorithmes de régression, de classification, de clustering et de réduction de dimensionnalité.