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 de Markov (MDP)
- Fonctions de politique, de valeur et de récompense
- Compromis entre exploration et exploitation
Algorithmes classiques de RL
- 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 du RL (Deep Q-Networks)
- 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 de la stabilité de l'entraînement
Application du RL à la robotique
- Apprentissage de politiques de contrôle et de mouvement
- Apprentissage par renforcement pour la manipulation robotique
- Apprentissage par renforcement multi-agents en robotique d'essaims
Optimisation, déploiement et intégration dans le monde réel
- Ajustement des hyperparamètres et façonnage des récompenses
- 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
- Connaissance de la robotique et des systèmes de contrôle
Public cible
- Ingénieurs en apprentissage automatique
- Chercheurs en robotique
- Développeurs concevant des 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