Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Süre 21 Saat
Eğitim İçeriği
Robot Öğrenmesine Giriş
- Robotikte makine öğrenmesine genel bakış
- Gözetimli, gözetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme karşılaştırması
- RL'in kontrol, navigasyon ve manipulasyondaki uygulamaları
Pekiştirmeli Öğrenmenin Temelleri
- Markov karar süreçleri (MDP)
- Politika, değer ve ödül fonksiyonları
- Keşif ve istismar (exploration vs exploitation) dengesizlikleri
Klasik RL Algoritmaları
- Q-learning ve SARSA
- Monte Carlo ve zamansal fark (temporal difference) yöntemleri
- Değer tekrarlama ve politika tekrarlama (value iteration and policy iteration)
Derin Pekiştirmeli Öğrenme Teknikleri
- Derin öğrenme ile RL birleştirme (Deep Q-Networks)
- Politika gradyanı yöntemleri
- İleri düzey algoritmalar: A3C, DDPG ve PPO
Robot Öğrenmesi için Simülasyon Ortamları
- Simülasyon için OpenAI Gym ve ROS 2 kullanımı
- Robotik görevler için özel ortamlar oluşturma
- Performans ve eğitim kararlılığını değerlendirme
Robotikte RL Uygulaması
- Kontrol ve hareket politikalarının öğrenimi
- Robotik manipulasyon için pekiştirmeli öğrenme
- Sürü robotiğinde çoklu ajan pekiştirmeli öğrenme
Optimizasyon, Dağıtım ve Gerçek Dünya Entegrasyonu
- Hiperparametre ayarı ve ödül şekillendirme
- Öğrenilen politikaların simülasyondan gerçeğe aktarımı (Sim2Real)
- Eğitilmiş modellerin robotik donanıma dağıtımı
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Makine öğrenmesi kavramlarına hakimiyet
- Python programlama deneyimi
- Robotik ve kontrol sistemleri konusuna aşinalık
Hedef Kitle
- Makine öğrenmesi mühendisleri
- Robotik araştırmacıları
- Akıllı robotik sistemler geliştiren geliştiriciler
Danışanlarımızın Yorumları (2)
Alıştırmalara doğrudan başlayabilmek için gerekli malzemelerin (sanal makine) temini ve ROS2'nin çekirdek yapısının açıklanması. Nedenlerin belirli bir şekilde işlediğinin anlaşılması.
Arjan Bakema
Eğitim - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Yapay Zeka Çevirisi
bilgi ve yapay zeka'nın gelecekte robotik için kullanılması.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Eğitim - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Yapay Zeka Çevirisi