Robot Learning

본 과목은 지능형 로봇구현을 위한 학습기반 방법론을 다룬다

.

기계학습의 인식분야에 이어

, 입력된 결과를 토대로 행동을 결정하는 학습기법을 주 유형으로 선택

• 1. 수치해석 기반 해 탐색
• 2. 비선형 방정식 및 최적화 기법
• 3. 신경망 기초
• 4. 신경망기반의 커널함수 설계 및 RBF 기반 Feedback 구조
• 5 .신경망기반의 커널함수 설계 및 ReLU 기반 학습
• 6. Deep Learning 실습
• 7. 확률기반 학습 기법
• 8. 강화학습 I
• 9. 강화학습 II
• 10. 역강화학습 기반 어플리케이션 실습
• 11. 로봇팔 학습을 위한 확률 기반 접근론
• 12. Dynamic Movement Primitive 기반 학습
• 13. GMM 기반 모방학습
• Python 및 Matlab 기반 코드 제출 및 발표로 성적 평가됨.
• 코드 작성 능력 필수

System

Input

Out-
put

Learning

Input

Out-
put

x

x

y

ˆy