Robot Learning & Reinforcement Learning in Practice Κομμάτι εκπαίδευσης
Reinforcement learning (RL) is a machine learning paradigm where agents learn to make decisions by interacting with an environment. In robotics, RL enables autonomous systems to develop adaptive control and decision-making capabilities through experience and feedback.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level machine learning engineers, robotics researchers, and developers who wish to design, implement, and deploy reinforcement learning algorithms in robotic applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the principles and mathematics of reinforcement learning.
- Implement RL algorithms such as Q-learning, DDPG, and PPO.
- Integrate RL with robotic simulation environments using OpenAI Gym and ROS 2.
- Train robots to perform complex tasks autonomously through trial and error.
- Optimize training performance using deep learning frameworks like PyTorch.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on implementation using Python, PyTorch, and OpenAI Gym.
- Practical exercises in simulated or physical robotic environments.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Ευχαριστούμε που στάλθηκε η αποσαφήνισή σας! Ένα μέλος της ομάδου μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Ευχαριστούμε για την εκδήλωση κράτησης! Ένας από τους συνεργάτες μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Εξέλιξη Κομματιού
Introduction to Robot Learning
- Overview of machine learning in robotics
- Supervised vs unsupervised vs reinforcement learning
- Applications of RL in control, navigation, and manipulation
Fundamentals of Reinforcement Learning
- Markov decision processes (MDP)
- Policy, value, and reward functions
- Exploration vs exploitation trade-offs
Classical RL Algorithms
- Q-learning and SARSA
- Monte Carlo and temporal difference methods
- Value iteration and policy iteration
Deep Reinforcement Learning Techniques
- Combining deep learning with RL (Deep Q-Networks)
- Policy gradient methods
- Advanced algorithms: A3C, DDPG, and PPO
Simulation Environments for Robot Learning
- Using OpenAI Gym and ROS 2 for simulation
- Building custom environments for robotic tasks
- Evaluating performance and training stability
Applying RL to Robotics
- Learning control and motion policies
- Reinforcement learning for robotic manipulation
- Multi-agent reinforcement learning in swarm robotics
Optimization, Deployment, and Real-World Integration
- Hyperparameter tuning and reward shaping
- Transferring learned policies from simulation to reality (Sim2Real)
- Deploying trained models on robotic hardware
Summary and Next Steps
Απαιτήσεις
- An understanding of machine learning concepts
- Experience with Python programming
- Familiarity with robotics and control systems
Audience
- Machine learning engineers
- Robotics researchers
- Developers building intelligent robotic systems
21 Ώρες
Κομμάτια Εκπαίδευσης χρειάζονται 5+ συμμετέχοντες.
Robot Learning & Reinforcement Learning in Practice Κομμάτι εκπαίδευσης - Κράτηση
Robot Learning & Reinforcement Learning in Practice Κομμάτι εκπαίδευσης - Ζήτημα Συμβουλευτικής
Robot Learning & Reinforcement Learning in Practice - Συμβουλευτική Αίτημα
Συμβουλευτική Αίτημα
Σχόλια (1)
τη γνώση και τη χρήση του AI για το Robotics στο μέλλον.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Κομμάτι - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Μηχανική Μετάφραση
Εφεξής Μαθήματα
Σχετικά Μαθήματα
Artificial Intelligence (AI) για Robotics
21 ΏρεςΗ ρομποτική είναι μια περιοχή της τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ) που ασχολείται με την προγραμματισμό και σχεδιασμό έξυπνων και αποδοτικών μηχανών.
Αυτή η εκπαιδευτική δραστηριότητα υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή on-site) απευθύνεται σε μηχανικούς που θέλουν να προγραμματίζουν και να δημιουργούν ρομπότ μέσω βασικών μεθόδων ΤΝ.
Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- Εφαρμόζουν φίλτρα (Kalman και particle) για να επιτρέψουν στο ρομπότ να τοποθετήσει κινούμενα αντικείμενα στο περιβάλλον του.
- Εφαρμόζουν αλγόριθμους αναζήτησης και προγραμματισμού κίνησης.
- Εφαρμόζουν ελέγχους PID για να ρυθμίζουν την κίνηση του ρομπότ σε ένα περιβάλλον.
- Εφαρμόζουν αλγόριθμους SLAM για να επιτρέψουν στο ρομπότ να δημιουργήσει τοποθεσίες άγνωστων περιβάλλοντων.
Μορφή της Κατεύθυνσης
- Διαδραστικός διάλογος και συζήτηση.
- Πολλά ασκήματα και πρακτική εξάσκηση.
- Εφαρμογή χειρονικών συστημάτων σε ενεργό lab περιβάλλον.
Επιλογές Παροχής Κατεύθυνσης
- Για να αιτηθείτε μια προσαρμοσμένη κατεύθυνση γι' αυτή την εκπαίδευση, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διοργανώσετε.
Διάβασε περισσότερα...
Τεχνητή Νοημοσύνη και Robotics για τη Νυκλεαρή - Περίεργη
120 ΏρεςΣε αυτή τη διδασκαλία με επιμέλεια εξερευνητή σε Ελλάδα (ονλάιν ή σε υπόγειο περιβάλλον), οι συμμετέχοντες θα μάθουν τις διάφορες τεχнологίες, πλαίσια και τεχνικές για την προγραμματισμό διαφορετικών είδων ρομπότ να χρησιμοποιηθούν στο πεδίο της πυρηνικής τεχνολογίας και των περιβαλλοντικών συστημάτων.
Ο 6-εβδομαδιαίος κύκλος διδασκαλίας είναι που επιβραβεύει για 5 μέρες την εβδομάδα. Κάθε μέρα κρατάει 4 ώρες και αποτελείται από διαλέξεις, συζήτησε και πρακτικό προγραμματισμό ρομπότ σε ένα περιβάλλον εργασίας με τυχαίες πειραματικές δημιουργίες. Οι συμμετέχοντες θα προσαρμόσουν διάφορα πραγματικά προβλήματα εφαρμοσίμων στην εργασία τους ώστε να πραξικοπήσουν τα γνώριμα τους.
Το κέντρο εφαρμογής για αυτό το μάθημα θα είναι προσομοιωμένο σε 3D χρησιμοποιώντας λογισμικό προσομοίωσης. Το ROS (Robot Operating System) αυτόσχεδος πλαίσιο, C++ και Python θα χρησιμοποιηθούν για τον προγραμματισμό ρομπότ.
Ακολουθώντας τη διδασκαλία, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- Συντάξουν τις βασικές ιδέες που χρησιμοποιούνται στις ρομποτικές τεχνολογίες.
- Συντάξουν και διαχειρίσουν την αλληλεπίδραση μεταξύ λογισμικού και υλικής σε ένα ρομποτικό σύστημα.
- Συντάξουν και εφαρμόσουν τα λογισμικά στοιχεία που υποστηρίζουν τη ρομποτική.
- Δημιουργήσουν και λειτουργήσουν ένα προσομοιωμένο μηχανικό ρομπότ που να μπορεί να βλέπει, αντιλαμβάνεται, εκτελεί, ναξεύει και να διαθέτει με ανθρώπους πιστευόμενη ήχο.
- Συντάξουν τα απαραίτητα στοιχεία της επιστήμης των μηχανών (μηχανικής μάθησης, βαθιά μάθηση κλπ.) υποδειγμένες στη δημιουργία ενός νου αυτοκινήτου.
- Εφαρμόσουν φίλτρα (Kalman και Particle) για να επιτρέψει στο ρομπότ να βρίσκει κινούμενα αντικείμενα στην περιουσία του.
- Εφαρμόσουν αλγόριθμους ζήτησης και επιχειρησιακού διαχείριση.
- Εφαρμόσουν το πλαίσιο PID για την διαχείριση των κινήσεων ενός ρομπότ σε ένα περιβάλλον.
- Εφαρμόσουν αλγόριθμους SLAM για να επιτρέψει στο ρομπότ να αντικείμενο μια άγνωστη περιουσία.
- Διευθύνει τη δυνατότητα ενός ρομπότ να πραξικοπήσει μάζες εργασίας και Deep Learning.
- Δοκιμάσουν και διάσωσε ένα ρομπότ σε πραγματικά μερίδια.
Διάβασε περισσότερα...
Τεχνητή Νοημοσύνη και Robotics για το Πυρηνικό
80 ΏρεςΣε αυτή την εκπαιδευτική εξομοίωση σε ύφηγόμενα μάθητα (διαδικτύου ή υποχρεωτικά), οι συμμετέχοντες θα μάθουν τις διάφορες τεχνολογίες, πλαισίων και τεχνικές για τη πρόγραμμα διαφορετικών είδων ρομπότ να χρησιμοποιηθούν στο πεδίο της πυρηνικής τεχνολογίας και των περιβαλλοντικών συστημάτων.
Η 4-εβδομαδιαία διατέλεστη εξομοιωτήρια είναι για 5 μέρες την εβδομάδα. Κάθε μέρα διαρκεί 4 ώρες και περιλαμβάνει λήψεις, συζητήσεις και αυτοπρόσωπη ανάπτυξη ρομπότ μέσα σε ένα περιβάλλον εξεγήγησης. Οι συμμετέχοντες θα πρακτικοποιήσουν τον αποκτημένο γνώση μέσω επιχειρήσεων στον καθημερινό χώρο.
Το προσδιορισμένο αντικείμενο για αυτή τη διάτλεση εξομοίωσης θα υποβληθεί σε 3D πρόγραμμα πρότυπου. Το κώδικα θα φορτωθεί μέσα σε εναλλακτικά υλικά (Arduino ή αλλο) για την τελική δοκιμή. Το ROS (Robot Operating System) πλαισίων ανοιχτού κώδικα, C++ και Python θα χρησιμοποιηθούν για την πρόγραμμα του ρομπότ.
Τέλος αυτής της εξομοίωσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- Συνειδητοποιήσουν τις βασικές αξίες χρησιμοποιούμενες στις ρομπότ περιβάλλοντα.
- Συνειδητοποιήσουν και διαχειρίζονται τη σύγκρουση μεταξύ λογισμικού και υλικά σε ένα ρομπότ περιβάλλον.
- Συνειδητοποιήσουν και εφαρμόζουν τα λογισμικά στοιχεία που υποβάλλονται ρομπότ.
- Βοηθήστε και λειτουργήστε μέσω προτύπωσης μηχανικός ρομπότ που μπορεί να δει, αισθάνεται, εξάλειψη, οδήγηση και διαλογών συνήθεις μέσω φωνή.
- Συνειδητοποιήσουν τους απαραίτητους παράγοντες της νευρωνικών υπολογιστών (μηχανική μάθηση, βαθύ μάθηση κλπ.) αξίζει στην κατασκευή ένας νουκλεαρές ρομπότ.
- Εφαρμόζουν φίλτρα (Kalman και Particle) για τη δημιουργία των ρομπότ να περιγράψει κινητές αντικείμενα στην οικονομία.
- Εφαρμόζουν υπολογιστικά και πλάνα κίνησης.
- Εφαρμόζουν συστήματα PID για να διαχειρίζεται μια ρομπότ το κίνηση εντός περιβάλλον.
- Εφαρμόζουν SLAM υπολογιστικά για να διαχειρίζεται μια ρομπότ να αναδημιουργήσει ένας αγνωστος περιβάλλον.
- Δοκιμάζει και διάσπαση μια ρομπότ σε εξωφυλίδιες περιστάσεις.
Διάβασε περισσότερα...
Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
21 ΏρεςROS 2 (Robot Operating System 2) is an open-source framework designed to support the development of complex and scalable robotic applications.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level robotics engineers and developers who wish to implement autonomous navigation and SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) using ROS 2.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure ROS 2 for autonomous navigation applications.
- Implement SLAM algorithms for mapping and localization.
- Integrate sensors such as LiDAR and cameras with ROS 2.
- Simulate and test autonomous navigation in Gazebo.
- Deploy navigation stacks on physical robots.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on practice using ROS 2 tools and simulation environments.
- Live-lab implementation and testing on virtual or physical robots.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Διάβασε περισσότερα...
Computer Vision for Robotics: Perception with OpenCV & Deep Learning
21 ΏρεςOpenCV is an open-source computer vision library that enables real-time image processing, while deep learning frameworks such as TensorFlow provide the tools for intelligent perception and decision-making in robotic systems.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level robotics engineers, computer vision practitioners, and machine learning engineers who wish to apply computer vision and deep learning techniques for robotic perception and autonomy.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement computer vision pipelines using OpenCV.
- Integrate deep learning models for object detection and recognition.
- Use vision-based data for robotic control and navigation.
- Combine classical vision algorithms with deep neural networks.
- Deploy computer vision systems on embedded and robotic platforms.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on practice using OpenCV and TensorFlow.
- Live-lab implementation on simulated or physical robotic systems.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Διάβασε περισσότερα...
Edge AI for Robots: TinyML, On-Device Inference & Optimization
21 ΏρεςEdge AI enables artificial intelligence models to run directly on embedded or resource-constrained devices, reducing latency and power consumption while increasing autonomy and privacy in robotic systems.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded developers and robotics engineers who wish to implement machine learning inference and optimization techniques directly on robotic hardware using TinyML and edge AI frameworks.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of TinyML and edge AI for robotics.
- Convert and deploy AI models for on-device inference.
- Optimize models for speed, size, and energy efficiency.
- Integrate edge AI systems into robotic control architectures.
- Evaluate performance and accuracy in real-world scenarios.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on practice using TinyML and edge AI toolchains.
- Practical exercises on embedded and robotic hardware platforms.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Διάβασε περισσότερα...
