Как роботы учатся профессиям

«Когнитивные способности и обучение роботов: как роботы учатся профессиям» курс на русском языке — это всеобъемлющий курс начального уровня, предназначенный для тех, кто уже прошёл вводный курс по робототехнике или имеет базовое представление о роботизированных системах.
Курс раскрывает когнитивные основы, которые позволяют роботам выйти за рамки простой автоматизации и стать интеллектуальными агентами, способными обучаться, адаптироваться и выполнять профессиональные задачи в реальной среде.

Для кого этот курс

Курс подойдёт:

• специалистам, желающим углубить знания после вводной робототехники;
• инженерам и исследователям в области ИИ и машинного обучения, интересующимся воплощённым интеллектом (Embodied AI);
• разработчикам, переходящим в робототехнику;
• техническим менеджерам, курирующим внедрение роботов;
• системным интеграторам и специалистам по обучению роботов;
• исследователям в областях робототехники, ИИ и когнитивных наук;
• специалистам по инновациям, изучающим интеллектуальную автоматизацию.

Базовое понимание принципов ИИ желательно, но не обязательно. Программирование приветствуется, но код писать не потребуется.

Чему вы научитесь

Вы получите фундаментальные и практические знания о том, как роботы:

• представляют, хранят и извлекают знания,
• используют различные парадигмы обучения — контролируемое, с подкреплением и имитационное,
• применяют системы памяти при принятии решений.

Курс охватывает:

• графы знаний, онтологии и семантические технологии;
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) и его влияние на когнитивные способности роботов;
• методы обучения роботов профессиональным навыкам, transfer learning и обмен знаниями между роботами;
• проблемы здравого смысла, объяснимости и планирования в роботизированных системах;
• роль симуляции и цифровых двойников в развитии когнитивных моделей роботов.

Результаты обучения

К завершению курса вы сможете:

• Понимать, как роботы получают, хранят и используют знания для выполнения профессиональных задач;
• Различать основные парадигмы обучения в робототехнике;
• Осознать роль памяти и представления знаний в принятии решений;
• Познакомиться с онтологиями, графами знаний и семантическими технологиями для роботов;
• Понять, как RAG и retrieval-системы усиливают интеллект роботов;
• Освоить практические методы обучения роботов в профессиональной среде;
• Изучить transfer learning, обмен знаниями между роботами и foundation-модели;
• Оценить вызовы планирования, рассуждения и здравого смысла в когнитивных системах;
• Исследовать карьерные направления и исследовательские области в когнитивной робототехнике и обучении машин.