Descriptif
This course will review learning algorithms in cognitive and developmental robotics, more precisely machine learning algorithms for motor control for robots.
Content of the course:
- reinforcement learning
- imitation learning
- human body mouvement analysis
21 heures en présentiel
Diplôme(s) concerné(s)
- Master 1 Interaction, Graphic and Design
- Master 1 Data AI
- Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole Nationale Supérieure de Techniques Avancées
Parcours de rattachement
Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole Nationale Supérieure de Techniques Avancées
Pre-requisite :
- neural networks
- python
- pytorch basics
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Master 1 Data AI
Pour les étudiants du diplôme Master 1 Interaction, Graphic and Design
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 7
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- 7 ≤ note initiale < 10
Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole Nationale Supérieure de Techniques Avancées
Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes écrêté à une note seuil)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 6
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- 6 ≤ note initiale < 10
- Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
L'UE est évaluée par les étudiants.
Programme détaillé
- Reinforcement learning
- Dynamic programming
- Q learning
- Deep Q learning
- Policy gradient algorithms
- Actor critic algorithms
- Imitation learning
- Behavior cloning
- Dagger
- Generative adversarial imitation learning
- Inverse reinforcement learning
- Human body mouvement analysis
- human pose measurement (hardware)
- human pose estimation (software)
- movement modelling as a time series