Action Nationale de Formation Deep Robot 2019

Lien vers le programme : https://2rm.cnrs.fr/2019/09/04/anf-deeprobot-mise-en-oeuvre-des-techniques-dapprentissage-deep-learning-pour-la-robotique/

Ressources de cours et TP

La formation s'est déroulée en deux temps :

• une partie plutôt dédiée à la théorie sous forme de cours assurés par Christian Wolf de l'INSA Lyon, laboratoire LIRIS et Philippe Xu de l'UTC, laboratoire Heudiasyc.
• une partie pratique avec un TP sur PC d'une demi-journée et un jour et demi de mise en pratique sur des robots Turtlebot3 équipées de carte Jetson Nano.

Les ressources sont accessibles librement sous ces différents liens :

• introduction aux outils statistiques pour l'apprentissage automatique : slides de Philippe Xu

• cours de Christian Wolf : voir la section "Cours+TD+TP Deep Learning and Differentiable Programming (IF - 5ème année)" de son site https://perso.liris.cnrs.fr/christian.wolf/teaching/

  • deep learning : Section "Part 2 - Neural Networks and PyTorch"

  • hardware, GPUs & co : Section " Part 3 - Scaling up: computer vision, transfer learning, visualization"

  • TP sur machine :

    • Voir la section "Pratical Excercise session" et celle à PyTorch pour les outils : "PyTorch sources"

    • la page dédiée : https://perso.liris.cnrs.fr/christian.wolf/teaching/deeplearning/tp.html

• ressources du TP sur les Turtlebot3 :

  • codes et TP : https://github.com/2rm-robotics/deeprobot

  • ressources : https://wiki.2rm.cnrs.fr/DeepRobot