Contattataci

Struttura del corso

Introduzione all'apprendimento robotico

  • Cenni sull'utilizzo del machine learning nella robotica
  • Differenze tra apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rafforzamento
  • Aree di applicazione dell'RL nel controllo, nella navigazione e nella manipolazione robotica

Fondamenti dell'apprendimento per rafforzamento

  • Processi decisionali di Markov (MDP)
  • Funzioni di politica, valore e ricompensa
  • Relazione tra esplorazione ed sfruttamento in fase di apprendimento

Algoritmi classici di RL

  • Q-learning e SARSA
  • Metodi Monte Carlo e delle differenze temporali<\/li>
  • Tecniche di iterazione di valore e di politica

Tecniche di apprendimento per rafforzamento profondo

  • Integrazione del deep learning con l'RL (es. Reti Q Profonde)
  • Metodi basati sulla stima della politica<\/li>
  • Algoritmi avanzati: A3C, DDPG e PPO

Ambienti di simulazione per l'apprendimento robotico

  • Sfruttamento di OpenAI Gym e ROS 2 nella simulazione robotica
  • Creazione di ambienti specifici adatti a compiti robotici
  • Valutazione delle prestazioni e della stabilità degli addestramenti

Applicazione dell'RL alla robotica

  • Formazione di politiche di controllo e movimento dei robot<\/li>
  • Apprendimento per rafforzamento nella manipolazione robotica
  • Apprendimento per rafforzamento multi-agente nelle applicazioni robotiche collettive

Ottimizzazione, distribuzione e integrazione nel mondo reale

  • Regolazione degli iperparametri e definizione della funzione di ricompensa
  • Trasferimento delle politiche apprese dalla simulazione alla realtà (Sim2Real)
  • Distribuzione dei modelli addestrati su hardware robotico<\/li>

Riepilogo e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenza dei concetti fondamentali del machine learning
  • Esperienza nello sviluppo di programmi in Python
  • Familiarità con i sistemi robotici e le tecniche di controllo

Destinatari del corso

  • Ingegneri del machine learning
  • Ricercatori nel campo della robotica
  • Sviluppatori che creano sistemi robotici intelligenti
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

Recensioni (2)

Corsi in Arrivo

Categorie relative