ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΕΣ ΕΥΦΥΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΚΑΙ ΡΟΜΠΟΤΙΚΗ (CEID 552)

Ιωάννης Χατζηλυγερούδης

Περιγραφή

Στο πλαίσιο του μαθήματος διδάσκονται τα ακόλουθα βασικά θέματα: Εισαγωγή στη ρομποτική και βασικές έννοιες υλοποίησης ελεγκτών για ρομποτικά συστήματα, Εισαγωγή στην ενισχυτική μάθηση και εφαρμογές της σε ρομποτικά προβλήματα, Εισαγωγή στην υλοποίηση ευφυών συστημάτων βασισμένα σε κανόνες. Το μάθημα δίνει την δυνατότητα στους φοιτητές να αποκτήσουν δεξιότητες τόσο σε θεωρητικό όσο και σε πρακτικό επίπεδο πάνω στην υλοποίηση ευφυών συστημάτων με χρήση γλωσσών και εργαλείων ευφυούς προγραμματισμού καθώς και ανάπτυξη συστημάτων για προβλήματα Ρομποτικής.

CC - Αναφορά - Μη Εμπορική Χρήση - Παρόμοια Διανομή
Περιεχόμενο μαθήματος

Α' Μέρος: Ρομποτική

 

  • Εισαγωγή στη Ρομποτική
  • Κινηματική Ανάλυση Ρομποτικών Συστημάτων
  • Γενικευμένες Συντεταγμένες
  • Δυναμική Ανάλυση Ρομποτικών Συστημάτων
  • Έλεγχος Ρομποτικών Συστημάτων
  • Υπολογισμός Τροχιάς και Έλεγχος στον Καρτεσιανό Χώρο
  • Πρόβλημα  SLAM και Tracking
  • Ρομποτικοί προσομοιωτές (simulators)

 

Β' Μέρος: Ευφυείς Πράκτορες/Ενισχυτική Μάθηση

 

  • Εισαγωγή στην Ενισχυτική Μάθηση/Βασικές Έννοιες Ευφυών Πρακτόρων
  • Markov Decision Processes
  • Δυναμικός Προγραμματισμός: Iterative Policy Evaluation, Policy/Value Iteration
  • Temporal Difference Learning
  • Αλγόριθμοι SARSA, Q-Learning
  • Policy Gradient Μέθοδοι
  • Ενισχυτική Μάθηση με Δέσμες (Batch RL)/Actor-Critic Methods
  • Ενισχυτική Μάθηση με χρήση Black-Box Optimization
  • Ενισχυτική Μάθηση βασισμένη σε Μοντέλα
  • Ενισχυτική Μάθηση με Λίγα Δεδομένα

 

Γ' Μέρος: Ευφυή Συστήματα Με Κανόνες

 

  • Εισαγωγή στον προγραμματισμό με κανόνες
  • Κανόνες βασισμένοι στο ταίριασμα προτύπων
  • Αλγόριθμος Rete
  • Ανάπτυξη Έμπειρων Συστημάτων (ΕΣ)
  • Δημιουργία Βάσεων Κανόνων από Δεδομένα/Δένδρα Αποφάσεων
  • Προετοιμασία Συνόλου Δεδομένων
  • Εξαγωγή Κανόνων
  • Επαλήθευση-Εγκυροποίηση Βάσεων Κανόνων
  • Αξιολόγηση ΕΣ
  • Κέλυφος Ανάπτυξης ΕΣ CLIPS (ή παρόμοιο)

 

Μαθησιακοί στόχοι

Στόχος του μαθήματος είναι να παρέχει στους φοιτητές γνώση σε θεωρητικό και πρακτικό επίπεδο σχετική με τη ανάπτυξη ευφυών συστημάτων και τη ρομποτική. Δίνεται μεγάλη έμφαση στην πρακτική εξάσκηση και στο να μάθουν οι φοιτητές να χρησιμοποιούν εργαλεία. Τέτοια εργαλεία είναι: ρομποτικοί προσομοιωτές (π.χ. DART), και βιβλιοθήκες που προσφέρουν διάφορες μεθόδους χρήσιμες σε ευφυή συστήματα (π.χ. CLIPS, sklearn, numpy, openai-gym κτλ).

 

Βιβλιογραφία
  • «Τεχνητή Νοημοσύνη», Ι. Βλαχάβας, Π. Κεφαλας, Ν. Βασιλειάδης, Φ. Κόκκορας και Η. Σακελλαρίου-Γ' ΈκδοσηΕκδ. Β. Γκιούρδας, Αθήνα, 2006
  • Reinforcement Learning: An Introduction, 2nd Edition, Richard S. Sutton, Andrew G. Barto, 2015, MIT Press. ebook
  • Algorithms for Reinforcement Learning, Csaba Szepesvari, 2009, Morgan & Claypool Publishers. ebook
  • "Modern Robotics: Mechanics, Planning, and Control," Kevin M. Lynch and Frank C. Park, Cambridge University Press, 2017. ebook
  • CLIPS: http://clipsrules.sourceforge.net
Προαπαιτούμενα

Καλές γνώσεις Προγραμματισμού

Αξιολόγηση Μαθήματος

Το μάθημα αξιολογείται με δύο εργασίες (πρότζεκτ). Η πρώτη εργασία θα αφορά την υλοποίηση ενός προγράμματος ελέγχου ενός ρομποτικού βραχίωνα, ενώ η δεύτερη εργασία θα αφορά την εκμάθηση του ίδιου ελέγκτη με διαφορετικές μεθόδους (ενισχυτική μάθηση ή κανόνες).

 

Η κάθε εργασία θα βαθμολογείται τόσο από τον κώδικα και την αναφορά που παραδίδεται, αλλά και από προφορική εξέταση.

 

Η τελική βαθμολογία θα είναι ως εξής: Βαθμός = 0.4*ΕργΑ+0.6*ΕργΒ, όπου ΕργΑ είναι ο βαθμός της πρώτης εργασίας και ΕργΒ της δεύτερης.

Ενότητες

  • Εισαγωγή
  • Θεμελιώδεις Συναρτήσεις
  • Συναρτήσεις Χρήστη
  • Έλεγχος Ροής Προγράμματος
  • Αναδρομικές Συναρτήσεις
  • Συνάρτηση Let
  • Παράμετροι Ειδικού Σκοπού
  • Συναρτήσεις με Ορίσματα Συναρτήσεις
  • Συναρτήσεις Εισόδου &Εξόδου
  • Λίστες Ιδιοτήτων
  • Πίνακες
  • Δομές
  • Ειδικές Μεταβλητές
  • Αλφαριθμητικά-Χαρακτήρες
  • Διαχείριση Αρχείων
  • Αναζήτηση και Στρατηγικές Ελέγχου
  • Πρόβλημα των Δύο Δοχείων
  • Ταίριασμα Προτύπων
  • Στρατηγικές Επίλυσης Σύγκρουσης
  • Αλγόριθμος RETE

 

  • Κανόνες Παράγωγης
  • Μέθοδοι Συλλογισμού
  • Μέθοδοι Εξαγωγής Συμπερασμάτων

 

  • Ορισμός Eμπειρων Συστημάτων (ΕΣ)
  • Λειτουργικά Χαρακτηριστικά ΕΣ
  • Δομη ΕΣ
  • Εργαλεία Ανάπτυξης

 

  • Διαδικασία Δημιουργίας Βάσης Κανόνων
  • Μέθοδοι Επιλογής Χαρακτηριστικών
  • Διακριτοποίηση-Μέθοδοι Διακριτοποίησης
  • Δένδρα Απόφασης
  • Αλγόριθμος ID3
  • Αλγόριθμος C4.5
  • Επαλήθευση (Verification)
  • Συνέπεια (Consistency)
  • Πληρότητα (Completeness)
  • Δημιουργία Βάσης Κανόνων
  • Εργαλεία Υποστήριξης Εξαγωγής και Υλοποίησης Κανόνων
  • Εισαγωγή στο εργαλείο CLIPS 
  • Βασικά Στοιχεία
  • Γεγονότα-Κανόνες-Συναρτήσεις
  • Στρατηγικές Επίλυσης  Συγκρούσεων

Ανοικτό Ακαδ. Μάθημα

Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα
Επίπεδο: A-

Αρ. Επισκέψεων :  5613
Αρ. Προβολών :  41192

Ημερολόγιο