# 108 – Sergey Levine: robotique et apprentissage automatique | Mit

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Sergey Levine est professeur à Berkeley et chercheur de classe mondiale en Deep Learning, Reinforcement Learning, Robotics et Vision Computer, y compris le développement d’algorithmes pour la formation de bout en bout des politiques de réseau neuronal qui combinent la perception et le contrôle, les algorithmes évolutifs pour les algorithmes de renforcement inverse et les algorithmes RL profonds.

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Voici le contour de l’épisode. Sur certains joueurs de podcast, vous devriez pouvoir cliquer sur l’horodatage pour sauter à ce moment.

CONTOUR:
00:00 – Introduction
03:05 – Robots de pointe contre les humains
16:13 – La robotique peut nous aider à comprendre l’intelligence
22:49 – Apprentissage de bout en bout en robotique
27:01 – Problème canonique en robotique
31:44 – raisonnement de bon sens en robotique
34:41 – Pouvons-nous résoudre la robotique par l’apprentissage?
44:55 – Qu’est-ce que l’apprentissage du renforcement?
1:06:36 – Autopilote de Tesla
1:08:15 – Simulation dans l’apprentissage du renforcement
1:13:46 – Pouvons-nous apprendre la gravité des données?
1:16:03 – auto-play
1:17:39 – Fonctions de récompense
1:27:01 – leçon amère de Rich Sutton
1:32:13 – Conseils pour les étudiants intéressants dans l’IA
1:33:55 – Signification de la vie

https://www.youtube.com/watch?v=kxi-_tt_-nc