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 Durée 21 heures

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

Nombre de participants


Prix par participant

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