Apprentissage robotique - Améliorer le comportement intelligent grâce à des algorithmes adaptatifs
Fouad Sabry
Traductor Nicholas Souplet
Editorial: Un Milliard De Personnes Informées [French]
Sinopsis
Apprentissage robotique-ce chapitre présente le concept d'apprentissage robotique, expliquant comment les robots peuvent acquérir de manière autonome des connaissances de leur environnement pour améliorer leurs performances et leur prise de décision Domo (robot)-le robot Domo est étudié comme une étude de cas dans l'évolution de l'apprentissage robotique, avec un aperçu de ses méthodes d'apprentissage et de sa capacité à s'adapter grâce au retour sensoriel Robotique développementale-ce chapitre couvre les fondamentaux de la robotique développementale, en se concentrant sur la façon dont les robots peuvent apprendre progressivement au fil du temps, de manière similaire au développement cognitif humain ICub-une plongée en profondeur dans le robot iCub, soulignant son rôle dans l'étude du développement cognitif et de l'interaction homme-robot, mettant en valeur ses capacités d'apprentissage avancées Programmation par démonstration-en discutant de la façon dont les robots peuvent être programmés grâce à des démonstrations par des opérateurs humains, ce chapitre met en évidence la facilité et l'efficacité de l'enseignement de tâches complexes aux robots Neurorobotique-La neurorobotique associe les neurosciences à la robotique, et ce chapitre examine comment l'apprentissage des robots est influencé par la compréhension des processus cérébraux et comment ils peuvent être reproduits dans les machines Daniela Rus-Axé sur le travail de Daniela Rus, chercheuse de premier plan dans le domaine de la robotique, ce chapitre examine ses contributions à l'apprentissage des robots et aux systèmes autonomes Approche située (intelligence artificielle)-Un regard sur l'approche située en IA, où les robots apprennent en interagissant directement avec leur environnement, en soulignant l'importance du contexte du monde réel dans l'apprentissage des robots Google Brain-Ce chapitre explore l'intersection de l'apprentissage profond et de la robotique, en particulier l'impact des recherches de Google Brain sur l'amélioration de l'apprentissage des robots grâce à des algorithmes avancés et à des réseaux neuronaux James J. Kuffner Jr.-Une analyse des travaux pionniers de James J. Kuffner en robotique et de ses contributions à la planification des mouvements et aux techniques d'apprentissage des robots qui permettent aux robots d'effectuer des tâches complexes Robotique dans le cloud-La robotique dans le cloud remodèle la façon dont les robots apprennent en exploitant le cloud computing pour traiter et stocker de grandes quantités de données. Ce chapitre décrit l'impact de cette innovation sur l'apprentissage des robots et son évolutivité JeanChristophe Baillie-En se concentrant sur le travail de JeanChristophe Baillie, ce chapitre se penche sur son exploration de l'apprentissage des robots d'un point de vue systémique, en particulier dans la robotique mobile et le traitement sensoriel Stephen E. Levinson-Ce chapitre examine les contributions de Stephen E. Levinson à l'apprentissage des robots, en particulier son travail sur l'intégration de la robotique au traitement du langage naturel et aux sciences cognitives Ashutosh Saxena-Le travail d'Ashutosh Saxena sur la création de robots qui apprennent des actions humaines est abordé dans ce chapitre, soulignant comment les robots peuvent être formés pour comprendre et reproduire le comportement humain Aude Billard-Les recherches d'Aude Billard sur l'interaction homme-robot sont abordées ici, en se concentrant sur le développement de robots capables d'apprendre à partir de signaux sociaux et de la collaboration humaine Vivian Chu-Les travaux de Vivian Chu sur l'apprentissage des robots, notamment dans le contexte des mouvements des bras robotisés et de l'apprentissage en temps réel grâce au feedback, sont explorés dans ce chapitre
Disponible desde: 18/12/2024.
Longitud de impresión: 174 páginas.
