Crèdits
3
Tipus
Optativa
Requisits
Aquesta assignatura no té requisits
, però té capacitats prèvies
Departament
URV;CS
In this course, some of such AI techniques will be analysed.
Professorat
Responsable
- Albert Oller Pujol ( albert.oller@urv.cat )
Hores setmanals
Teoria
1.2
Problemes
0
Laboratori
0.6
Aprenentatge dirigit
0
Aprenentatge autònom
3.2
Objectius
-
Probabilistic techniques applied in robotics
Competències relacionades:
Subcompetences- Bayesian filters, Extended Kalman filters, Ant colony optimization, Particle filtering
-
Search techniques are applied in robotics
Competències relacionades:
Subcompetences- Voronoi teselation, A*, C-space
-
Decision making techniques applied in robotics
Competències relacionades:
Subcompetences- Intelligent control, Action selection, Task assignment
Continguts
-
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
Activitats
Activitat Acte avaluatiu
Teoria
6h
Problemes
0h
Laboratori
3h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
16h
Teoria
6h
Problemes
0h
Laboratori
3h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
16h
Teoria
6h
Problemes
0h
Laboratori
3h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
16h
Metodologia docent
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)
Mètode d'avaluació
Report of Probabilistic methods 33%Report of Search methods 33%
Report of Decision Making methods 33%
Bibliografia
Complementari
-
Scientific papers will be provided
- Múltiple authors,