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Programmation par démonstration - techniques intuitives pour l'acquisition et l'adaptation des compétences robotiques - cover

Programmation par démonstration - techniques intuitives pour l'acquisition et l'adaptation des compétences robotiques

Fouad Sabry

Traducteur Nicholas Souplet

Maison d'édition: Un Milliard De Personnes Informées [French]

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Synopsis

Programmation par démonstration-ce chapitre présente le concept fondamental de la programmation par démonstration, en se concentrant sur le rôle du guidage humain dans l'apprentissage des robots
 
Robot humanoïde-explore la conception et le développement des robots humanoïdes, leurs défis et l'importance de leurs mouvements et interactions réalistes
 
Apprentissage par renforcement-explique comment les techniques d'apprentissage par renforcement permettent aux robots d'apprendre de leurs actions, les rendant adaptables et capables de gérer des tâches complexes
 
Robotique développementale-se concentre sur les processus de développement en robotique, où les robots apprennent progressivement, à l'instar du développement humain, par l'interaction et la rétroaction
 
Interaction homme-robot-ce chapitre examine les différentes méthodes d'interaction entre les humains et les robots, en mettant l'accent sur la sécurité, l'efficacité et le potentiel de collaboration
 
Apprentissage des robots-explore différents paradigmes d'apprentissage en robotique, notamment l'apprentissage supervisé et non supervisé, et leur application aux systèmes robotiques du monde réel
 
Programmation par l'exemple-présente la programmation par l'exemple comme une forme d'enseignement de tâches spécifiques aux robots en leur montrant comment effectuer des actions directement
 
Robotique adaptable-étudie l'adaptabilité des robots dans des environnements dynamiques et comment ils peuvent modifier leur comportement en fonction de nouvelles données ou tâches
 
Robot à pattes-se concentre sur les robots à pattes et leurs défis uniques, tels que l'équilibre, la locomotion et l'interaction avec divers terrains
 
Apprentissage hors ligne-couvre les méthodes d'apprentissage hors ligne qui permettent de former des robots sans interaction en temps réel, améliorant ainsi leur efficacité et réduisant les coûts de formation
 
Apprentissage par apprentissage-discute du modèle d'apprentissage par apprentissage, où les robots apprennent à partir de démonstrations d'experts pour imiter des comportements complexes
 
Surena (robot)-fournit un aperçu détaillé de Surena, un robot humanoïde développé en Iran, présentant ses capacités et les innovations derrière sa conception
 
Robot jongleur-décrit un robot capable d'effectuer des tâches complexes comme la jonglerie, en soulignant les défis et les solutions pour équilibrer les mouvements dynamiques
 
Robotique cloud-explore comment le cloud computing est intégré à la robotique, permettant aux robots de partager des données et des ressources informatiques pour de meilleures performances
 
Apprentissage incrémental-se concentre sur les techniques d'apprentissage incrémental, permettant aux robots d'améliorer continuellement leurs capacités sans oublier les connaissances antérieures
 
Jan Peters (informaticien)-met en lumière le travail de Jan Peters, un pionnier de la robotique, et discute de ses contributions à l'apprentissage et au développement des robots
 
Apprentissage par renforcement profond-présente l'apprentissage par renforcement profond, une approche de pointe où les robots améliorent leurs capacités de prise de décision grâce aux réseaux neuronaux
 
Aude Billard-un aperçu des recherches révolutionnaires d'Aude Billard sur l'interaction homme-robot et l'apprentissage des robots, en soulignant son impact sur le domaine
 
Auke Ijspeert-discute du travail d'Auke Ijspeert, en particulier de ses contributions à la locomotion robotique et au contrôle robotique inspiré du cerveau
 
Apprentissage par imitation-se concentre sur l'apprentissage par imitation, un processus où les robots apprennent des tâches en observant le comportement humain, un outil puissant pour le transfert de compétences
Disponible depuis: 24/12/2024.
Longueur d'impression: 202 pages.

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