Aprendizagem de robôs - Melhorando o comportamento inteligente por meio de algoritmos adaptativos
Fouad Sabry
Übersetzer Felipe Azevedo
Beschreibung
Aprendizado de robôs-Este capítulo introduz o conceito de aprendizado de robôs, explicando como robôs podem adquirir conhecimento de forma autônoma de seu ambiente para melhorar seu desempenho e tomada de decisão Domo (robô)-O robô Domo é explorado como um estudo de caso na evolução do aprendizado de robôs, com insights sobre seus métodos de aprendizado e sua capacidade de adaptação por meio de feedback sensorial Robótica de desenvolvimento-Este capítulo aborda os fundamentos da robótica de desenvolvimento, focando em como robôs podem aprender progressivamente ao longo do tempo, semelhante ao desenvolvimento cognitivo humano ICub-Um mergulho profundo no robô iCub, enfatizando seu papel no estudo do desenvolvimento cognitivo e interação humano-robô, mostrando suas capacidades avançadas de aprendizado Programação por demonstração-Discutindo como robôs podem ser programados por meio de demonstrações por operadores humanos, este capítulo destaca a facilidade e eficiência de ensinar tarefas complexas a robôs Neurorrobótica-A neurorrobótica mistura neurociência com robótica, e este capítulo examina como o aprendizado de robôs é influenciado pela compreensão dos processos do cérebro e como eles podem ser replicados em máquinas Daniela Rus-Focado no trabalho de Daniela Rus, uma pesquisadora líder no campo da robótica, este capítulo examina suas contribuições para o aprendizado de robôs e sistemas autônomos Abordagem situada (inteligência artificial)-Uma olhada na abordagem situada em IA, onde robôs aprendem interagindo diretamente com seus ambientes, enfatizando a importância do contexto do mundo real no aprendizado de robôs Google Brain-Este capítulo explora a interseção do aprendizado profundo e da robótica, especificamente o impacto da pesquisa do Google Brain em aprimorar o aprendizado de robôs por meio de algoritmos avançados e redes neurais James J. Kuffner Jr.-Uma análise do trabalho pioneiro de James J. Kuffner em robótica e suas contribuições para o planejamento de movimento e técnicas de aprendizado de robôs que permitem que robôs realizem tarefas complexas Robótica em nuvem-A robótica em nuvem está remodelando a maneira como os robôs aprendem, aproveitando a computação em nuvem para processar e armazenar grandes quantidades de dados. Este capítulo descreve como essa inovação impacta o aprendizado de robôs e sua escalabilidade JeanChristophe Baillie-Com foco no trabalho de JeanChristophe Baillie, este capítulo se aprofunda em sua exploração do aprendizado de robôs de uma perspectiva de sistemas, particularmente em robótica móvel e processamento sensorial Stephen E. Levinson-Este capítulo examina as contribuições de Stephen E. Levinson para o aprendizado de robôs, particularmente seu trabalho na integração de robótica com processamento de linguagem natural e ciência cognitiva Ashutosh Saxena-O trabalho de Ashutosh Saxena na criação de robôs que aprendem com ações humanas é discutido neste capítulo, destacando como os robôs podem ser treinados para entender e replicar o comportamento humano Aude Billard-A pesquisa de Aude Billard em interação humano-robô é abordada aqui, com foco no desenvolvimento de robôs que podem aprender com dicas sociais e colaboração humana Vivian Chu-O trabalho de Vivian Chu sobre aprendizado de robôs, particularmente no contexto de movimentos de braços robóticos e aprendizado em tempo real por meio de feedback, é explorado neste capítulo Juyang Weng-Este capítulo aborda a abordagem de Juyang Weng para cognição incorporada em robótica, destacando como robôs podem aprender com suas próprias experiências no mundo físico Andy Zeng-As contribuições de Andy Zeng para aprendizado de reforço profundo em robótica são exploradas, com foco em como robôs podem se adaptar e aprender comportamentos complexos de forma autônoma
Verfügbar seit: 18.12.2024.
Drucklänge: 174 Seiten.
