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Aprendizaje robótico - Mejorar el comportamiento inteligente mediante algoritmos adaptativos - cover
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Aprendizaje robótico - Mejorar el comportamiento inteligente mediante algoritmos adaptativos

Fouad Sabry

Tradutor Guilherme Costa

Editora: Mil Millones De Conocimientos [Spanish]

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Sinopse

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
Disponível desde: 18/12/2024.
Comprimento de impressão: 174 páginas.

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