За събитието
Това събитие е част от потребителската група Machine Learning.
Както изкуствения интелект, така и роботиката се стремят към развитието на интелигентни автономни агенти способни да взимат оптимални решения в различни ситуации.
В първата част на презентацията, ще анализираме къде се намира границата между двете сфери, както и какво ги свързва. Защо виртуални агенти могат да победят човек на сложна игра като Го [1], а истинските роботи едвам се справят с качването на стълби [2]?
Опитвайки се да отговорим на този въпрос, ще се запознаем с последните постижения в изкуствения интелект и роботиката, както и настоящите предизвикателства и посоката, в която тези две изключително интересни сфери се движат.
Ще говорим за робо-футбол, агенти учещи се да играят Minecraft, учене чрез физически симулации, както и още други проекти, част от изследователската дейност, която провеждаме в групата за „Надеждна Автономност и Решения“ [3] в Единбургския университет.
Една от основните цели на лекцията е да дискутираме практическата страна на роботиката и изкуствения интелект – какъв хардуер, какви технологични платформи и софтуерни компоненти се използват?
Във втората част на лекцията, ще разберем какво означава обучаване на невронна мрежа и най-важното – как можем с Python да учим произволни диференцируеми модели.
[1] Human-level control through deep reinforcement learning
[2] Asimo climbing stairs
[3] Robust Autonomy and Decisions Group