Plan du cours

Introduction à l'apprentissage robotique

  • Aperçu de l'apprentissage automatique en robotique
  • Apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
  • Applications du RL dans le contrôle, la navigation et la manipulation

Fondements de l'apprentissage par renforcement

  • Processus de décision markovien (MDP)
  • Politiques, fonctions de valeur et fonctions de récompense
  • Équilibre entre l'exploration et l'exploitation

Algorithmes classiques d'apprentissage par renforcement

  • Q-learning et SARSA
  • Méthodes de Monte Carlo et différencielles temporelles
  • Itérations de valeur et de politique

T Techniques d'apprentissage profond par renforcement

  • Combinaison de l'apprentissage profond avec le RL (Réseaux Q profonds)
  • Méthodes de gradient de politique
  • Algorithmes avancés : A3C, DDPG et PPO

Environnements de simulation pour l'apprentissage robotique

  • Utilisation d'OpenAI Gym et ROS 2 pour la simulation
  • Création d'environnements personnalisés pour des tâches robotiques
  • Évaluation des performances et stabilité de l'entraînement

Application du RL à la robotique

  • Apprentissage de politiques de contrôle et de mouvement
  • L'apprentissage par renforcement pour la manipulation robotique
  • L'apprentissage par renforcement multi-agent en robotique de groupe

Optimisation, déploiement et intégration dans le monde réel

  • Ajustement des hyperparamètres et modelage des récompenses
  • Transfert de politiques apprises de la simulation à la réalité (Sim2Real)
  • Déploiement de modèles entraînés sur du matériel robotique

Résumé et étapes suivantes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts d'apprentissage automatique
  • Expérience avec la programmation Python
  • Familiarité avec la robotique et les systèmes de contrôle

Audience

  • Ingénieurs d'apprentissage automatique
  • Checheurs en robotique
  • Développeurs travaillant sur des systèmes robotiques intelligents
 21 Heures

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