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        家用服務機器人之自主學習關鍵技術-強化學習發展現況
        Key Technology of Service Robot:Reinforcement Learning
        • 2017/12/15
        • 2409
        • 38

        簡報大綱

        【簡報大綱】

        • 家用機器人技能學習之挑戰
        • 強化學習簡介與分類
        • 強化學習的缺點與解決方法
        • 用強化學習來實現自主學習
        • 強化學習領導廠商-DeepMind個案分析
        • IEKView

        簡報內容

        家用服務機器人之自主學習關鍵技術-強化學習發展現況
        NO.1
        內容大綱
        NO.2
        一、家用機器人技能學習之挑戰
        NO.3
        服務型機器人分為個人/家用及專業服務兩類家用機器人的成長率最高
        NO.4
        現階段家用機器人市場面臨之問題從感知邁向決策遇到阻礙
        NO.5
        傳統深度學習只能理解環境服務機器人所需之決策能力需要強化學習
        NO.6
        二、強化學習簡介與分類
        NO.7
        監督式學習與強化學習之差異
        NO.8
        強化學習的過程和嬰兒成長非常類似
        NO.9
        強化學習在模型與否及概率/價值之差異
        NO.10
        強化學習在回合更新與單步更新及線上與離線學習之差異
        NO.11
        三、強化學習的缺點與解決方法
        NO.12
        強化學習發展的兩大挑戰
        NO.13
        Google利用集群學習技術減少訓練時間
        NO.14
        利用人工輔助的模仿學習來減少訓練時間
        NO.15
        在數位世界訓練機器人,解決高昂訓練成本減少成本提升訓練效率
        NO.16
        將訓練好的數位機器人轉移至真實世界
        NO.17
        四、用強化學習來實現自主學習發展具自主學習能力的家用機器人
        NO.18
        強化學習與小孩學習過程相似能實現自主學習願景
        NO.19
        OpenAI以強化學習發展出自主學習機器人
        NO.20
        五、強化學習領導廠商-DeepMind個案分析
        NO.21
        DeepMind是增強式學習的領導者AlphaGo Zero讓AI不再需要模仿人類
        NO.22
        從AlphaGo Zero到AlphaZeroAlphaZero趨近於通用性人工智慧
        NO.23
        未來DeepMind將利用強化學習於機器人訓練
        NO.24
        六、IEK View
        NO.25
        強化學習是服務機器人核心關鍵但仍處於萌芽期
        NO.26
        謝 謝
        NO.27

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