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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

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 de RL

  • Q-learning et SARSA
  • Méthodes de Monte Carlo et de différence temporelle
  • 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 de ROS 2 pour la simulation
  • Construction d'environnements personnalisés pour des 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 en essaim

Optimisation, déploiement et intégration dans le monde réel

  • Réglage des hyperparamètres et façonnage des récompenses
  • Transfert des politiques apprises de la simulation à la réalité (Sim2Real)
  • Déploiement des modèles entraînés sur le matériel robotique

Résumé et étapes suivantes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts d'apprentissage automatique
  • De l'expérience en programmation Python
  • Une familiarité avec la robotique et les systèmes de contrôle

Public cible

  • Ingénieurs en apprentissage automatique
  • Chercheurs en robotique
  • Développeurs construisant des systèmes robotiques intelligents

Nombre de participants


Prix par participant

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