Plan du cours
Introduction à l'apprentissage des robots
- Vue d'ensemble de l'apprentissage automatique en robotique
- Apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
- Applications de l'APR dans le contrôle, la navigation et la manipulation
Fondamentaux de l'apprentissage par renforcement
- Processus de décision de Markov (MDP)
- Fonctions de politique, de valeur et de récompense
- Compromis entre exploration et exploitation
Algorithmes classiques d'APR
- Q-learning et SARSA
- Méthodes Monte Carlo et différences temporelles
- Itération de valeur et itération de politique
Techniques d'apprentissage par renforcement profond
- Combinaison de l'apprentissage profond et de l'APR (Deep Q-Networks)
- Méthodes de gradient de politique
- Algorithmes avancés : A3C, DDPG et PPO
Environnements de simulation pour l'apprentissage des robots
- Utilisation d'OpenAI Gym et de ROS 2 pour la simulation
- Création d'environnements personnalisés pour les tâches robotiques
- Évaluation des performances et de la stabilité de l'entraînement
Application de l'APR à la robotique
- Apprentissage des politiques de contrôle et de mouvement
- Apprentissage par renforcement pour la manipulation robotique
- Apprentissage par renforcement multi-agents dans la robotique de nuée
Optimisation, déploiement et intégration dans le monde réel
- Ajustement des hyperparamètres et façonnage de la récompense
- Transfert des politiques apprises de la simulation à la réalité (Sim2Real)
- Déploiement de modèles entraînés sur du matériel robotique
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des concepts de l'apprentissage automatique
- Expérience en programmation Python
- Familiarité avec la robotique et les systèmes de contrôle
Public cible
- Ingénieurs en apprentissage automatique
- Chercheurs en robotique
- Développeurs de systèmes robotiques intelligents
Nos clients témoignent (2)
Fourniture des matériels (machine virtuelle) pour passer directement aux exercices, et explication des fondamentaux de ROS2. Comprendre pourquoi les choses fonctionnent d'une manière particulière.
Arjan Bakema
Formation - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Traduction automatique
ses connaissances et son utilisation de l'IA pour la robotique dans le futur.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Formation - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Traduction automatique