Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Продължителност 21 часa
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в обучението на роботи
- Преглед на машинното обучение в роботиката
- Надзорно срещу ненадзорно срещу обучение с подкрепление
- Приложения на RL в управление, навигация и манипулация
Основни принципи на обучението с подкрепление
- Процеси на Марковски вземане на решения (MDP)
- Политики, стойности и функции за награда
- Компромис между изследване и експлоатация
Класически RL алгоритми
- Q-learning и SARSA
- Методи на Монте Карло и временната разлика
- Итерация на стойността и итерация на политиката
Техники за дълбоко обучение с подкрепление
- Комбиниране на дълбоко обучение с RL (Deep Q-Networks)
- Методи на градиента на политиката
- Напреднали алгоритми: A3C, DDPG и PPO
Среди за симулация на обучение на роботи
- Използване на OpenAI Gym и ROS 2 за симулация
- Изграждане на персонализирани среди за роботизирани задачи
- Оценка на ефективността и стабилността на обучението
Прилагане на RL в роботиката
- Обучение на стратегии за управление и движение
- Обучение с подкрепление за роботизирана манипулация
- Мултагентно обучение с подкрепление в swarm роботиката
Оптимизация, разгръщане и интеграция в реалния свят
- Настройване на хиперпараметрите и оформяне на наградите
- Прехвърляне на научените политики от симулация в реалността (Sim2Real)
- Разгръщане на обучените модели на роботизирани хардуерни платформи
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на концепциите в машинното обучение
- Опит с програмиране на Python
- Знакомство с роботиката и системите за управление
Целева аудитория
- Инженери по машинно обучение
- Изследователи в областта на роботиката
- Разработчици на интелигентни роботизирани системи
Отзиви от участници (2)
Осигуряване на необходимите материали (виртуална машина) за незабавно започване на упражненията и обяснение на основата на ROS2. Защо нещата работят по определен начин.
Arjan Bakema
Курс - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Машинен превод
неговото знание и използване на ИИ за роботика в бъдещето.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Курс - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Машинен превод