Série de séminaires sur l'IA 2023 : Yan Wang

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 3 mars, Yan Wang,étudiant en master à l'université d'Alberta, a présenté "Effective Real-time Reinforcement Learning for Vision-Based Robotic Tasks" lors du séminaire sur l'IA.

Récemment, nous avons vu de nombreuses applications réussies de l'apprentissage par renforcement (RL). Il est naturel d'étendre le champ d'application de l'apprentissage par renforcement à l'apprentissage en temps réel, basé sur la vision, des tâches de contrôle robotique. Cependant, un agent RL robotique en temps réel basé sur la vision est confronté à des problèmes pratiques souvent ignorés dans la recherche RL conventionnelle. Le premier problème étudié par Yang est que les robots déployés dans le monde réel sont généralement attachés à un ordinateur aux ressources limitées, alors que les algorithmes RL basés sur la vision sont coûteux. Le deuxième problème qu'il étudie est de savoir comment concevoir une fonction de récompense efficace qui soit indépendante de la connaissance du domaine.

Regardez la présentation complète ci-dessous :

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