Hoja de ruta para el Taller de Aprendizaje por Refuerzo Eficiente en Muestras en el Mundo Real (R2RL)
Descripción
Un taller centrado en los cuellos de botella, métodos y hoja de ruta para hacer que el aprendizaje por refuerzo sea práctico en robots reales. Este taller pregunta: ¿Qué problemas impiden que los algoritmos de aprendizaje por refuerzo sean lo suficientemente eficientes en muestras para su implementación en el mundo real y en qué debemos centrarnos en los próximos años para resolverlos?
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Conoce a los ponentes
Z
Zhanyi Sun
Tema:Stanford University
K
Kun Lei
Tema:Shanghai Jiao Tong University
K
Kay Ke
Tema:Physical Intelligence (π)
Z
Zhiyuan "Paul" Zhou
Tema:UC Berkeley
R
Rickmer Krohn
Tema:TU Darmstadt
T
Tobias Jülg
Tema:University of Technology Nuremberg
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