伦伦影院久久影视,天天操天天干天天射,ririsao久久精品一区 ,一本大道香蕉大久在红桃,999久久久免费精品国产色夜,色悠悠久久综合88,亚洲国产精品久久无套麻豆,亚洲香蕉毛片久久网站,一本一道久久综合狠狠老

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

Pieter Abbeel發(fā)布了一份資源大禮:《深度學習與機器人學》105頁PPT

DPVg_AI_era ? 來源:lq ? 2019-01-03 08:59 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

2019年開啟之際,美國加州大學伯克利分校教授、機器人與強化學習領(lǐng)域?qū)<?Pieter Abbeel 發(fā)布了一份資源大禮:《深度學習與機器人學》105頁PPT。這份PPT整理自Abbeel教授2018年受邀參加的69個演講,內(nèi)容涵蓋監(jiān)督學習、強化學習和無監(jiān)督學習的重要進展,以及深度學習的主要應用等方面,有助于讀者對深度學習和機器人學有一個宏觀的理解。

Pieter Abbeel教授從AI近年的一些“熱論”講起,從馬斯克認為AI是人類文明面臨的最大威脅、普京說“誰能成為AI領(lǐng)域的領(lǐng)袖,誰就將成為世界的主宰者”,概述了近年來AI的熱潮:NIPS等頂會的參會人數(shù)達到史上最高、arxiv上AI領(lǐng)域的論文翻倍增長。

報告的主體部分是“深度學習成功”,詳細介紹了監(jiān)督學習、強化學習和無監(jiān)督學習的重要進展。Pieter Abbeel教授對這三個概念的解釋如下:

監(jiān)督學習:模式識別,如果有足夠多的數(shù)據(jù)(input -> output pairs),那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能夠?qū)W習模式;

強化學習:通過試錯的過程,學習目標導向的行為

無監(jiān)督學習:沒有明確的監(jiān)督的條件下,學習世界的結(jié)構(gòu)

最后,報告展示了深度學習的一系列應用。

PPT下載地址:

https://www.dropbox.com/s/dw4kmxkrv3orujd/2018_12_xx_Abbeel--AI.pdf?dl=0

Pieter Abbeel教授簡介

Pieter Abbeel,加州大學伯克利分校教授、機器人學習實驗室主任,伯克利人工智能研究(BAIR)實驗室聯(lián)合主任。

Pieter Abbeel是機器人和強化學習領(lǐng)域的大牛。Pieter Abbeel 2008年從斯坦福大學獲得博士學位,師從百度前首席科學家 Andrew Ng(吳恩達),畢業(yè)后在UC Berkeley任教。

2016~2017年,Pieter Abbeel加入Open AI,任研究科學家。現(xiàn)在則是Open AI顧問。

Pieter Abbeel還是兩家AI公司的創(chuàng)始人,Gradescope和covariant.ai。Gradescope開發(fā)為家庭作業(yè)、課題研究、試卷等打分的AI系統(tǒng);covariant.ai開發(fā)機器人自動化的AI系統(tǒng),在制造/倉儲/電子商務(wù)/物流等領(lǐng)域應用。

Pieter Abbeel 的研究重點特別集中于如何讓機器人向人類學習(學徒學習),如何讓機器人通過自己的試錯過程學習(強化學習),以及如何通過從learning-to-learn(元學習)過程中加快技能獲取。他開發(fā)的機器人已經(jīng)學會了先進的直升機特技飛行、打結(jié)、基本裝配、疊衣服、移動、以及基于視覺的機器人操作。

機器人疊毛巾

Pieter Abbeel目前的主要研究方向:機器人和機器學習,特別關(guān)注深度強化學習、深度模仿學習、深度無監(jiān)督學習、元學習、learning-to-learn、以及AI安全。

PPT全文

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 機器人
    +關(guān)注

    關(guān)注

    213

    文章

    31320

    瀏覽量

    223392
  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    關(guān)注

    42

    文章

    4840

    瀏覽量

    108084
  • 深度學習
    +關(guān)注

    關(guān)注

    73

    文章

    5603

    瀏覽量

    124583

原文標題:【強化學習干貨】《深度學習與機器人學》大牛Pieter Abbeel 105頁PPT下載

文章出處:【微信號:AI_era,微信公眾號:新智元】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關(guān)推薦
    熱點推薦

    基于NVIDIA Isaac Lab拓展多模態(tài)機器人學習

    構(gòu)建強大的智能機器人需要在復雜環(huán)境中進行測試。然而,在現(xiàn)實世界中收集數(shù)據(jù)不僅成本高昂、耗時漫長,還常常伴隨高風險。針對關(guān)鍵危險場景(例如高速碰撞或硬件故障)進行安全訓練幾乎是不可能的。更嚴重的是,現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)往往偏向“正常”運行條件,導致機器人在面對突發(fā)狀況時缺乏應對能
    的頭像 發(fā)表于 03-09 16:26 ?808次閱讀
    基于NVIDIA Isaac Lab拓展多模態(tài)<b class='flag-5'>機器人學習</b>

    NVIDIA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新研究重塑機器人學習

    目前,機器人在受控的環(huán)境中能夠有出色的表現(xiàn),但在面對現(xiàn)實世界任務(wù)時,仍難以應對其中的不可預測性、操作靈活性和細微的交互需求,例如組裝精密組件或是以接近人類的精度操控日常物體。
    的頭像 發(fā)表于 10-21 11:07 ?2103次閱讀
    NVIDIA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新研究重塑<b class='flag-5'>機器人學習</b>

    NVIDIA Isaac Lab 2.3新增功能助力簡化機器人學習

    基于真實世界演示訓練機器人策略,不僅成本高、速度慢,還容易出現(xiàn)過擬合問題,進而限制其在不同任務(wù)與環(huán)境中的泛化能力。而仿真優(yōu)先的方法可簡化開發(fā)流程、降低風險與成本,同時部署到真實環(huán)境也將更安全、適應性更強。
    的頭像 發(fā)表于 10-21 10:50 ?1253次閱讀

    NVIDIA開源物理引擎與OpenUSD加速機器人學習

    開發(fā)能在工廠、醫(yī)院和公共空間與人類協(xié)同作業(yè)的機器人項巨大的技術(shù)挑戰(zhàn)。這類機器人需具備與人類接近的靈巧性、感知能力、認知能力和全身協(xié)調(diào)性,以便于實時應對充滿不確定性的真實環(huán)境。
    的頭像 發(fā)表于 10-13 11:15 ?1126次閱讀

    NVIDIA 發(fā)布三大利器,推動人形機器人邁向新紀元

    電子發(fā)燒友網(wǎng)綜合報道 在節(jié)前的機器人學習大會(CoRL)上,NVIDIA 發(fā)布系列突破性技術(shù),包括開源物理引擎 Newton、機器人基礎(chǔ)
    的頭像 發(fā)表于 10-13 04:42 ?5934次閱讀

    英偉達發(fā)布機器人 “新大腦”,黃仁勛:人形機器人三年普及

    完成如 “烤面包” 這樣的復雜任務(wù)。結(jié)合 Omniverse 仿真平臺,訓練效率提高了10倍,大大縮短了機器人學習和適應現(xiàn)實環(huán)境的時間。 英偉達創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛在鏈博會上發(fā)表演講時指出,物理 AI 將推動 AI 從虛擬世界邁向?qū)嶓w領(lǐng)域,重構(gòu)工業(yè)和日常生活
    的頭像 發(fā)表于 08-25 18:34 ?512次閱讀

    易控智駕與中科院端到端自動駕駛方案入選CoRL 2025

    近日,旨在分享和探討機器人技術(shù)與機器學習交叉領(lǐng)域最新進展的國際頂級機器人學習會議CoRL 2025 (Conference on Robot Learning)論文接收結(jié)果揭曉。
    的頭像 發(fā)表于 08-18 14:43 ?2489次閱讀
    易控智駕與中科院端到端自動駕駛方案入選CoRL 2025

    NVIDIA展示機器人領(lǐng)域的研究成果

    在今年的機器人科學與系統(tǒng)會議 (RSS) 上,NVIDIA 研究中心展示系列推動機器人學習的研究成果,展示在仿真、現(xiàn)實世界遷移和決策制
    的頭像 發(fā)表于 07-23 10:43 ?1587次閱讀

    NVIDIA Isaac Lab可用環(huán)境與強化學習腳本使用指南

    Lab 是個適用于機器人學習的開源模塊化框架,其模塊化高保真仿真適用于各種訓練環(huán)境,Isaac Lab 同時支持模仿學習(模仿人類)和強化學習(在嘗試和錯誤中進行
    的頭像 發(fā)表于 07-14 15:29 ?2566次閱讀
    NVIDIA Isaac Lab可用環(huán)境與強化<b class='flag-5'>學習</b>腳本使用指南

    通過NVIDIA Cosmos模型增強機器人學習

    通用機器人的時代已經(jīng)到來,這得益于機械電子技術(shù)和機器人 AI 基礎(chǔ)模型的進步。但目前機器人技術(shù)的發(fā)展仍面臨個關(guān)鍵挑戰(zhàn):機器人需要大量的訓練
    的頭像 發(fā)表于 07-14 11:49 ?1230次閱讀
    通過NVIDIA Cosmos模型增強<b class='flag-5'>機器人學習</b>

    NVIDIA Isaac Sim和Isaac Lab現(xiàn)已推出早期開發(fā)者預覽版

    NVIDIA 發(fā)布機器人仿真參考應用 Isaac Sim 和機器人學習框架 Isaac Lab 的開發(fā)者預覽版。開發(fā)者現(xiàn)在可以通過 GitHub 訪問早期版本,搶先體驗先進功能,用于
    的頭像 發(fā)表于 07-04 14:23 ?1973次閱讀

    M1A AI迷你電腦加持,5分鐘搞定PPT制作

    學習和工作中,PPT已成為展示內(nèi)容的重要工具。然而,如何高效地制作出一份既清晰又富有吸引力的PPT,常常讓人感到困擾。今天,小編將用創(chuàng)盈芯M1A AI迷你電腦結(jié)合當前大熱的AI技術(shù),
    的頭像 發(fā)表于 06-18 14:12 ?939次閱讀

    NVIDIA Isaac Sim與NVIDIA Isaac Lab的更新

    在 COMPUTEX 2025 上,NVIDIA 宣布機器人仿真參考應用 NVIDIA Isaac Sim 和機器人學習框架 NVIDIA Isaac Lab 的更新,以加速各種形態(tài)機器人
    的頭像 發(fā)表于 05-28 10:06 ?2333次閱讀

    【「# ROS 2智能機器人開發(fā)實踐」閱讀體驗】視覺實現(xiàn)的基礎(chǔ)算法的應用

    機器人視覺:從理論到實踐 第7章詳細介紹ROS2在機器視覺領(lǐng)域的應用,涵蓋了相機標定、OpenCV集成、視覺巡線、二維碼識別以及深度
    發(fā)表于 05-03 19:41

    【「# ROS 2智能機器人開發(fā)實踐」閱讀體驗】+ROS2應用案例

    地圖構(gòu)建,包括算法原理介紹、安裝與配置方法、仿真環(huán)境中的SLAM以及真實機器人上的SLAM。 這過程不僅涉及到計算機視覺和機器人學的知識,還需要對ROS 2的節(jié)點管理和數(shù)據(jù)處理有
    發(fā)表于 04-27 11:42