| Titre : | Vers un nao intelligent |
| Auteurs : | Brahim Mefgouda, Auteur ; Saliha Belounnar, Directeur de thèse |
| Type de document : | Monographie imprimée |
| Editeur : | Biskra [Algérie] : Faculté des Sciences Exactes et des Sciences de la Nature et de la Vie, Université Mohamed Khider, 2017 |
| Format : | 1 vol. (72 p.) / 30 cm |
| Langues: | Français |
| Résumé : |
Notre travail se subdivise en deux parties principales. Un à propos de l'apprentissage en profondeur «Deep Learning» et l'autre sur la robotique, surtout le robot humanoïde «NAO» de Soft Bank Robotics. L'apprentissage en profondeur est un en-semble de méthodes d'apprentissage automatique avec un haut niveau d'abstraction des données grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Notre objectif est de Développer un algorithme d'apprentissage basé sur le « Deep Learning » pour améliorer le comportement du NAO, ensuite on va définir une architecture qui combine la plate-forme du robot NAO avec cet algorithme, enfin on va Tester notre travail dans un scénario réel. |
| Sommaire : |
1.introduction générale 2.généralité sur la robotique 3.robot humanoïde nao 3.deep learning 5.conception et implémentation |
Disponibilité (1)
| Cote | Support | Localisation | Statut |
|---|---|---|---|
| MINF/298 | Mémoire master | bibliothèque sciences exactes | Consultable |
