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ROS를 통한 OpenAI 사용

가장 쉬운 방법으로 OpenAI의 파워를 ROS 시뮬레이션과 결합하여 사용하기

강의 개관

강의를 통해 OpenAI 베이스라인Gazebo 시뮬레이션ROS 코드와 함께 사용하는 법을 배우게 됩니다.

모든 과제에 대해 OpenAI를 ROS 기반 로봇에 적용하는 방법을 배우게 됩니다.

배우게 될 내용

OpenAI ROS 구조의 기본적인 개념

CartPole 환경에 대한 OpenAI ROS 구조 셋업

QLearn 알고리즘을 통해 Cartpole 훈련

Moving Cube 환경에 대한 OpenAI ROS 구조 셋업

QLlearn 알고리즘을 통해 Cube 훈련

학습 알고리즘 변경하기: DeepQ

Fetch 로봇에 대한 OpenAI ROS 구조 셋업

OpenAI 베이스라인으로부터 HER 알고리즘을 통한 Fetch 로봇 훈련

강의에 사용된 로봇 시뮬레이션:

Fetch

Fetch

CartPole

CartPole

Moving Cube

Moving Cube

Hopper

Hopper

학습 경로
Unit 1

소개

데모를 포함하여 강의 내용에 대한 간단한 소개.

Unit 2

OpenAI ROS 구조 분석: CartPole

OpenAI ROS 구조가 어떻게 조직되어 있는지 배우게 됩니다. 또한, CartPole 환경에 대한 전체 구조를 생성하게 됩니다..

Unit 3

OpenAI ROS 구조 분석: Moving Cube 파트 1

RoboCube 시뮬레이션을 통한 OpenAI 구조를 분석합니다.

Unit 4

Cube를 통한 OpenAI ROS 구조 분석 파트 2

Moving Cube 훈련을 위한 로봇 환경을 생성합니다.

Unit 5

OpenAI 구조 분석: RoboCube 파트 3

RoboCube 시뮬레이션을 통한 OpenAI 구조 분석하고, 과제 환경을 생성합니다.

Unit 6

학습 알고리즘 변경하기: 베이스라인으로부터 DeepQ를 통한 Moving Cube

OpenAI ROS 구조 내에서 학습 스크립트를 쉽게 변경하는 방법을 배우게 됩니다.

OpenAI ROS 구조 내에서 학습 스크립트를 쉽게 변경하는 방법을 배우게 됩니다.

Unit 7

학습 알고리즘 변경하기: RoboCube

RoboCube 환경을 위한 학습 알고리즘 변경 방법을 학습하게 됩니다. DeepQ 알고리즘을 사용하게 됩니다.

Unit 8

Fetch 로봇을 통한 OpenAI ROS 구조 분석

Fetch 로봇 훈련을 위한 로봇 환경을 생성합니다.

Unit 9

베이스라인으로부터 HER 알고리즘을 통한 Fetch 로봇 훈련

Fetch 로봇 훈련을 위한 과제 환경을 생성합니다.

Unit 10

프로젝트: Hopper 로봇 훈련

Hopper 로봇 훈련을 위해 학습한 모든 개념을 적용합니다.

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