Créditos
3
Tipos
Optativa
Requisitos
Esta asignatura no tiene requisitos
, pero tiene capacidades previas
Departamento
URV;CS
Web
https://campusvirtual.urv.cat/course/view.php?id=104190
In this course, some of such AI techniques will be analysed.
Profesorado
Responsable
- Albert Oller Pujol ( albert.oller@urv.cat )
Horas semanales
Teoría
1.2
Problemas
0
Laboratorio
0.6
Aprendizaje dirigido
0
Aprendizaje autónomo
3.2
Objetivos
-
Probabilistic techniques applied in robotics
Competencias relacionadas:
Subcompetences- Bayesian filters, Extended Kalman filters, Ant colony optimization, Particle filtering
-
Search techniques are applied in robotics
Competencias relacionadas:
Subcompetences- Voronoi teselation, A*, C-space
-
Decision making techniques applied in robotics
Competencias relacionadas:
Subcompetences- Intelligent control, Action selection, Task assignment
Contenidos
-
Probabilistic techniques
Probabilistic techniques actually applied in robotics -
Search techniques
Search techniques actually applied in robotics -
Decision making techniques
Decision making techniques actually applied in robotics
Actividades
Actividad Acto evaluativo
Teoría
6h
Problemas
0h
Laboratorio
3h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
16h
Teoría
6h
Problemas
0h
Laboratorio
3h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
16h
Teoría
6h
Problemas
0h
Laboratorio
3h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
16h
Metodología docente
For each AI methodology:Week-1. Classroom slides and paper introduction (by teacher)
Week-2. Homework: paper reading
Week-3. Paper discussion in classroom
Week-4. Report writing
Week-5. Oral presentation. Next paper introduction (by teacher)
Método de evaluación
Report of Probabilistic methods 33%Report of Search methods 33%
Report of Decision Making methods 33%
Bibliografía
Complementario
-
Scientific papers will be provided
- Múltiple authors,