Séance de cours

Contrôle comportemental incarné : animaux et robots

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Dans cours

BIOENG-456: Controlling behavior in animals and robots

Students will acquire an integrative view on biological and artificial algorithms for controlling autonomous behaviors. Students will synthesize and apply this knowledge in oral presentations and computational exercises. ...

Description

Cette séance de cours présente la structure du cours, le classement et les matériaux, couvrant des sujets tels que le contrôle du comportement chez les animaux et les robots. Les étudiants participeront à des présentations orales, à des exercices de calcul utilisant Webots & Python et à un mini-projet de découverte neuroscientifique pratique. Le cours progresse à travers divers thèmes, y compris le corps et le comportement, les comportements des taxis, les réseaux neuronaux, le comportement collectif, les états internes, le contrôle hiérarchique et la navigation à l'aide de cartes et de planification internes.

Enseignant·e

Pavan P Ramdya

https://ramdya-lab.epfl.ch/

Source officielle

Concepts associés (32)

Réseau de neurones récurrents

Un réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.

Neurosciences computationnelles

Les neurosciences computationnelles (NSC) sont un champ de recherche des neurosciences qui s'applique à découvrir les principes computationnels des fonctions cérébrales et de l'activité neuronale, c'est-à-dire des algorithmes génériques qui permettent de comprendre l'implémentation dans notre système nerveux central du traitement de l'information associé à nos fonctions cognitives. Ce but a été défini en premier lieu par David Marr dans une série d'articles fondateurs.

Réseau de neurones artificiels

Un réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.

Neural network

A neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.

Types of artificial neural networks

There are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.

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