Apprentissage pour la ROBotique

Cette UE aborde les problématiques d'apprentissage et d'optimisation dans le cadre de la robotique autonome. Nous y abordons les méthodes d'apprentissage et d'optimisation pertinentes dans un contexte d'agent robotique situé en environnement réel : régression, apprentissage par renforcement, méthodes d'optimisation heuristiques et multi-objectifs, apprentissage de représentations structurées ainsi que les méthodes statistiques de validation. Les aspects théoriques et pratiques seront abordés à travers des cours et travaux pratiques.