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
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 de RL classiques
- Q-learning et SARSA
- Méthodes de Monte Carlo et de différence temporelle
- Itération de valeur et itération de politique
Techniques de deep reinforcement learning
- Combinaison du deep learning et du 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 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 du RL à la robotique
- Apprentissage des politiques de contrôle et de mouvement
- Apprentissage par renforcement pour la manipulation robotique
- Apprentissage par renforcement multi-agents en robotique de essaims
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 des modèles entraînés sur le 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 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
