Aprendizaje robótico - Mejorar el comportamiento inteligente mediante algoritmos adaptativos
Fouad Sabry
Traductor Guilherme Costa
Editorial: Mil Millones De Conocimientos [Spanish]
Sinopsis
Aprendizaje de robots-este capítulo presenta el concepto de aprendizaje de robots y explica cómo los robots pueden adquirir conocimientos de su entorno de forma autónoma para mejorar su rendimiento y su toma de decisiones Domo (robot)-se explora el robot Domo como un caso de estudio en la evolución del aprendizaje de los robots, con información sobre sus métodos de aprendizaje y su capacidad de adaptación a través de la retroalimentación sensorial Robótica de desarrollo-este capítulo cubre los fundamentos de la robótica de desarrollo, centrándose en cómo los robots pueden aprender progresivamente con el tiempo, de manera similar al desarrollo cognitivo humano ICub-una inmersión profunda en el robot iCub, enfatizando su papel en el estudio del desarrollo cognitivo y la interacción entre humanos y robots, mostrando sus capacidades avanzadas de aprendizaje Programación por demostración-este capítulo analiza cómo se pueden programar los robots a través de demostraciones realizadas por operadores humanos, y destaca la facilidad y eficiencia de enseñarles tareas complejas Neurorrobótica-La neurorrobótica combina la neurociencia con la robótica, y este capítulo examina cómo el aprendizaje de los robots se ve influenciado por la comprensión de los procesos del cerebro y cómo se pueden replicar en las máquinas Daniela Rus-Centrado en el trabajo de Daniela Rus, una investigadora líder en el campo de la robótica, este capítulo examina sus contribuciones al aprendizaje de los robots y los sistemas autónomos Enfoque situado (inteligencia artificial)-Una mirada al enfoque situado en la IA, donde los robots aprenden interactuando directamente con sus entornos, enfatizando la importancia del contexto del mundo real en el aprendizaje de los robots Google Brain-Este capítulo explora la intersección del aprendizaje profundo y la robótica, específicamente el impacto de la investigación de Google Brain en la mejora del aprendizaje de los robots a través de algoritmos avanzados y redes neuronales James J. Kuffner Jr.-Un análisis del trabajo pionero de James J. Kuffner en robótica y sus contribuciones a la planificación del movimiento y las técnicas de aprendizaje de los robots que permiten a los robots realizar tareas complejas Robótica en la nube-La robótica en la nube está cambiando la forma en que los robots aprenden al aprovechar la computación en la nube para procesar y almacenar grandes cantidades de datos. Este capítulo describe cómo esta innovación afecta el aprendizaje de los robots y su escalabilidad JeanChristophe Baillie-Centrándose en el trabajo de JeanChristophe Baillie, este capítulo profundiza en su exploración del aprendizaje de los robots desde una perspectiva de sistemas, en particular en la robótica móvil y el procesamiento sensorial Stephen E. Levinson-Este capítulo examina las contribuciones de Stephen E. Levinson al aprendizaje de los robots, en particular su trabajo en la integración de la robótica con el procesamiento del lenguaje natural y la ciencia cognitiva Ashutosh Saxena-En este capítulo se analiza el trabajo de Ashutosh Saxena en la creación de robots que aprenden de las acciones humanas, destacando cómo se puede entrenar a los robots para que comprendan y repliquen el comportamiento humano Aude Billard-Aquí se cubre la investigación de Aude Billard en la interacción entre humanos y robots, centrándose en el desarrollo de robots que pueden aprender de las señales sociales y la colaboración humana Vivian Chu-En este capítulo se explora el trabajo de Vivian Chu sobre el aprendizaje de robots, en particular en el contexto de los movimientos de los brazos robóticos y el aprendizaje en tiempo real mediante retroalimentación
Disponible desde: 18/12/2024.
Longitud de impresión: 174 páginas.
