Série de séminaires sur l'IA 2021 : Mo Chen, Contrôle optimal et apprentissage automatique en robotique

Le AI Seminar est une réunion hebdomadaire à l'Université de l'Alberta où les chercheurs intéressés par l'intelligence artificielle (AI) peuvent partager leurs recherches. Les présentateurs comprennent à la fois des conférenciers locaux de l'Université de l'Alberta et des visiteurs d'autres institutions. Les sujets peuvent être liés de quelque manière que ce soit à l'intelligence artificielle, qu'il s'agisse de travaux théoriques fondamentaux ou d'applications novatrices de techniques d'IA à de nouveaux domaines et problèmes.

Le 8 janvier, lors du premier séminaire sur l'IA de 2021, Mo Chen, professeur adjoint à l'Université Simon Fraser, a présenté "Optimal Control and Machine Learning in Robotics".

Les robots mobiles autonomes deviennent omniprésents dans la vie quotidienne, et les approches hybrides qui fusionnent la théorie traditionnelle du contrôle et les méthodes modernes basées sur les données prennent de plus en plus d'importance. L'exposé de Mo commence par une discussion des méthodes de vérification de la sécurité, et de leurs défis informatiques et pratiques. Il examine ensuite les liens entre le contrôle optimal et l'apprentissage par renforcement, et entre le contrôle optimal et la navigation visuelle.

Regardez la présentation complète ci-dessous :

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