Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Schulungsübersicht
Einführung in das Roboterlernen
- Überblick über maschinelles Lernen in der Robotik
- Beaufsichtigtes, unbeaufsichtigtes und reinforcement Learning
- Anwendungen von RL in Steuerung, Navigation und Manipulation
Grundlagen des Reinforcement Learning
- Markovsche Entscheidungsprozesse (MDP)
- Policy-, Wert- und Belohnungsfunktionen
- Abwägung zwischen Exploration und Exploitation
Klassische RL-Algorithmen
- Q-Learning und SARSA
- Monte-Carlo- und Temporal-Difference-Methoden
- Wertiteration und Policy-Iteration
Techniken des Deep Reinforcement Learning
- Kombination von Deep Learning mit RL (Deep Q-Networks)
- Policy-Gradient-Methoden
- Fortgeschrittene Algorithmen: A3C, DDPG und PPO
Simulationsumgebungen für das Roboterlernen
- Verwendung von OpenAI Gym und ROS 2 für Simulationen
- Erstellung maßgeschneiderter Umgebungen für robotische Aufgaben
- Bewertung der Leistung und der Stabilität des Trainings
Anwendung von RL in der Robotik
- Lernen von Steuerungs- und Bewegungspolicies
- Reinforcement Learning für die robotische Manipulation
- Mehr-Agenten-Reinforcement Learning in der Schwarmrobotik
Optimierung, Bereitstellung und Integration in der realen Welt
- Hyperparameter-Tuning und Reward-Shaping
- Übertragung gelernter Policies von der Simulation in die Realität (Sim2Real)
- Bereitstellung trainierter Modelle auf robotischer Hardware
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis der Konzepte des maschinellen Lernens
- Erfahrung in der Python-Programmierung
- Vertrautheit mit Robotik und Regelsystemen
Zielgruppe
- Ingenieure für maschinelles Lernen
- Forscher auf dem Gebiet der Robotik
- Entwickler intelligenter robotischer Systeme
21 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Bereitstellung der Materialien (virtuelle Maschine), um direkt mit den Übungen zu beginnen, sowie Erläuterung der ROS2-Kernkonzepte. Warum bestimmte Dinge auf eine bestimmte Weise funktionieren.
Arjan Bakema
Kurs - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Maschinelle Übersetzung
sein Wissen und die Nutzung von KI für Robotik in der Zukunft.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Kurs - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Maschinelle Übersetzung