6 octombrie 2023
Boris Ivanovic de la Nvidia
Componentele bazate pe învățare sunt omniprezente în stivele moderne de autonomie robotică. Cu toate acestea, multe dintre aceste componente nu sunt utilizate la maximul lor potențial, cu scheme de instruire și evaluare care sunt agnostice față de eventualele lor sarcini din aval. În această discuție, voi prezenta arhitecturi de stivă de autonomie de generație următoare care tratează învățarea și diferențierea ca cetățeni de primă clasă, permițând formarea și evaluarea cu privire la sarcinile din aval fără a sacrifica interpretabilitatea, precum și metodele de evaluare și generalizare a acestora. În acest scop, voi prezenta câteva dintre eforturile noastre recente de cercetare, acoperind pe larg subiectele de reprezentare a informațiilor și propagare a incertitudinii, simulare și generalizare a domeniului.
Aflați mai multe despre difuzor: https://www.borisivanovic.com/
Cursuri interesante:
- Seminar de la Stanford – Către o autonomie generalizabilă: dualitatea descoperirii și părtinirii
- Stanford CS25: V3 I Inteligență încorporată de nivel scăzut cu modele de bază
- Interviu al Facultății Stanford: Certificat de absolvent în Robotică și Sisteme autonome
- Seminar Stanford – Regândirea limitei AI-UX pentru proiectarea experiențelor uman-AI
- Logiscool Mediaș a început campania de lecții demonstrative gratuite de programare | novatv.ro
- Seminar Stanford – Stowing and Picking Items in E-Commerce, Aaron Parness de la Amazon Robotics
- Seminar Stanford – Explicabilitate ML Partea 2 I Modele interpretabile în mod inerent
- Stanford CS25: V3 I Rețetă pentru formarea de chatbot utili
- Seminar Stanford – Către o autonomie de încredere – Generalizare, siguranță, întruchipare
- Seminar Stanford – Democratizarea învățării robotizate