Apprentissage des robots : Systèmes agentiques et autonomes - Partie 2

Aperçu

Explorez comment les agents d'apprentissage autonomes nécessitent une conception minutieuse pour parvenir à une interaction efficace, en connectant les systèmes autonomes avec des modèles agents pour l'apprentissage par renforcement dans le monde réel.

Programme

• Introduction aux Systèmes Agentiques et Autonomes
Aperçu des agents d'apprentissage autonomes
Modèles agentiques en apprentissage par renforcement
• Fondations de l'Apprentissage par Renforcement
Récapitulatif des concepts fondamentaux de la Partie 1
Gradients de politique et optimisation avancée des politiques
• Principes de Conception pour les Agents Autonomes
Architectures pour la prise de décision des agents
Exploration vs exploitation dans les systèmes autonomes
• Défis et Solutions dans le Monde Réel
Gérer l'observabilité partielle
Faire face à des environnements non stationnaires
• Systèmes Interactifs et Adaptatifs
Cadres pour les interactions agent-système
Approches d'apprentissage en ligne et tout au long de la vie
• Sécurité et Éthique dans les Systèmes Autonomes
Considérations éthiques dans la prise de décision autonome
Assurer la fiabilité et la robustesse en opération
• Études de Cas d'Agents d'Apprentissage Autonomes
Applications réelles et études de cas de déploiement
Analyse des réussites et des échecs
• Sujets Avancés en Apprentissage Robotique
Systèmes multi-agents et collaboration
Apprentissage par transfert et adaptation au domaine
• Projet et Mise en Œuvre Pratique
Conception et évaluation d'un agent d'apprentissage par renforcement
Expérience pratique avec des outils de simulation et environnements
• Tendances Futures dans les Systèmes Autonomes et Agentiques
Avancées théoriques et pratiques
Technologies émergentes et orientations futures en apprentissage robotique

Sujets

Informatique