Roteiro para o Workshop de Aprendizado por Reforço do Mundo Real Eficiente em Amostras (R2RL)
Descrição
Um workshop focado nos gargalos, métodos e roteiro para tornar o aprendizado por reforço prático em robôs reais. Este workshop pergunta: Quais problemas impedem que os algoritmos de aprendizado por reforço sejam eficientes o suficiente em amostras para implementação no mundo real e em que devemos nos concentrar nos próximos anos para resolvê-los?
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Conheça os palestrantes
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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