Programa do Curso
Introdução à Aprendizagem de Robôs
- Visão geral do aprendizado de máquina em robótica
- Aprendizado supervisionado vs. não supervisionado vs. aprendizado por reforço
- Aplicações do RL em controle, navegação e manipulação
Fundamentos do Aprendizado por Reforço
- Processos de decisão de Markov (MDP)
- Funções de política, valor e recompensa
- Compromissos entre exploração e exploração
Algoritmos Clássicos de RL
- Q-learning e SARSA
- Métodos de Monte Carlo e diferença temporal
- Iteração de valor e iteração de política
Técnicas de Aprendizado Profundo por Reforço
- Combinação de aprendizado profundo com RL (Deep Q-Networks)
- Métodos de gradiente de política
- Algoritmos avançados: A3C, DDPG e PPO
Ambientes de Simulação para Aprendizagem de Robôs
- Uso de OpenAI Gym e ROS 2 para simulação
- Criação de ambientes personalizados para tarefas robóticas
- Avaliação do desempenho e estabilidade do treinamento
Aplicação do RL na Robótica
- Aprendizado de políticas de controle e movimento
- Aprendizado por reforço para manipulação robótica
- Aprendizado por reforço multiagente em robótica de enxames
Otimização, Implantação e Integração no Mundo Real
- Ajuste de hiperparâmetros e moldagem de recompensas
- Transferência de políticas aprendidas da simulação para a realidade (Sim2Real)
- Implantação de modelos treinados em hardware robótico
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos conceitos de aprendizado de máquina
- Experiência em programação com Python
- Familiaridade com robótica e sistemas de controle
Público Alvo
- Engenheiros de aprendizado de máquina
- Pesquisadores em robótica
- Desenvolvedores de sistemas robóticos inteligentes
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Testemunhos de Clientes (2)
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