5 mai 2023
Brian Ichter de la Google Brain / DeepMind
Modelele de fundație pot codifica o mulțime de cunoștințe semantice despre lume, dar pot fi limitate de lipsa lor de experiență interactivă, în lumea reală. Acest lucru reprezintă o provocare pentru utilizarea lor în robotică, ceea ce necesită luarea deciziilor interactive și raționamentul pentru o anumită concretizare. Această discuție va discuta mai multe direcții de cercetare pentru abordarea acestor provocări, de la împământarea lor în mediul lor (SayCan, InnerMonologue, Grounded Decoding, NL-Maps), până la emiterea directă a codului bazat pe pământ (Code as Policies) și, în final, instruirea lor cu date robotice încorporate. (PaLM-E, RT-1).
Despre vorbitor:
Brian este cercetător la Google Brain (sau Deepmind acum), unde lucrează în echipa de Robotică. În general, interesele sale de cercetare constau în a permite sistemelor robotizate mobile să efectueze sarcini complexe, cu orizont lung în medii din lumea reală, prin învățarea automată – și în ultimii doi ani, modele de bază. Înainte de a se alătura Google Brain, a primit un doctorat și un MS în Aeronautică și Astronautică de la Universitatea Stanford, sub supravegherea prof. Marco Pavone.
#robotica #deepmind
Cursuri interesante:
- Stanford CS25: paradigma V1 I Mixture of Experts (MoE) și Switch Transformer
- Seminar Stanford – De la software-ul robotizat open-source la certificat de siguranță
- Stanford CS25: V1 I Transformers in Vision: abordarea problemelor în Computer Vision
- Certificat de absolvent Stanford: Epidemiologie și cercetare clinică
- Istoria internetului, tehnologie și securitate – Curs complet de la Dr. Chuck
- Seminar Stanford: Sistemul de traducere automată neuronală multilingvă de la Google
- Seminar Stanford – Proiectarea sistemelor IA centrate pe om pentru colaborarea om-AI
- Engleza în Business | supportcompany.eu
- Professional Support Company | Cursuri Personal de Support | supportcompany.eu
- Stanford CS25: V3 I Cum am învățat să nu mă mai îngrijorez și să iubesc transformatorul