RobotLearning - Systèmes agentiques et autonomes

Aperçu

Explorez la conception et les outils des agents d'apprentissage autonomes, en connectant les systèmes autonomes avec des modèles agents pour atteindre un apprentissage par renforcement efficace dans le monde réel.

Programme

• Introduction aux agents d'apprentissage autonome
Aperçu des systèmes autonomes
Définitions et caractéristiques des agents d'apprentissage autonome
Contexte historique et évolution
• Fondements de l'apprentissage par renforcement
Concepts clés : agents, environnements, récompenses et paires état-action
Dilemme exploration vs. exploitation
Algorithmes de base : Q-Learning, SARSA
• Modèles agentiques dans les systèmes autonomes
Définir les modèles agentiques
Comparaison avec d'autres modèles
Applications dans les systèmes autonomes
• Concevoir des agents d'apprentissage autonome
Composants des agents autonomes
Considérations architecturales
Concevoir des solutions basées sur des agents
• Apprentissage par renforcement dans les systèmes autonomes
Apprentissage par renforcement profond
Gradients de politique et méthodes acteur-critique
Études de cas : applications en robotique et autres domaines
• Outils et plateformes pour le développement d'agents d'apprentissage
Frameworks : TensorFlow Agents, OpenAI Gym
Environnements de simulation : ROS, Gazebo
Défis pratiques de mise en œuvre
• Sujets avancés en apprentissage et contrôle autonome
Apprentissage par renforcement multi-agents
Apprentissage par renforcement hiérarchique
Considérations de sécurité et d'éthique
• Relier les modèles agentiques aux applications réelles
Études de cas d'implémentations réussies
Défis d'intégration et solutions
Tendances futures dans les systèmes agentiques et autonomes
• Conclusion du cours et projet
Révision des concepts clés
Projet final : Concevoir et simuler un agent d'apprentissage autonome
Discussion sur les domaines émergents en RobotLearning

Sujets

Informatique