Lernen aus Nutzerfeedback für einen Pflegeassistenz-Roboter
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Trainiere einen Pflege-Roboter mit RLHF, sammle Präferenzdaten und optimiere die Bewegungspolitik. Erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Das Startup pilotiert aktuell in drei Pflegeheimen im Großraum München; die Komfort-Beschwerden sind der Hauptgrund, warum Pflegekräfte den Roboter manchmal abschalten.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Kann ein Reinforcement-Learning-aus-Feedback-Ansatz die Bewegungspolitik eines Assistenzroboters schneller an Komfort-Präferenzen anpassen als heuristische Regeln?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback praktisch implementieren
- Komfort-Metriken neben klassischen Aufgaben-Metriken aufbauen
- Trainings- und Evaluations-Pipelines in einer Robotersimulation umsetzen
- Forschungsergebnisse in eine Produkt-Empfehlung übersetzen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Studienzuordnung folgt in Kürze.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Reinforcement Learning
Apply reinforcement learning to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Rlhf
Apply rlhf to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Pytorch
Apply pytorch to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Simulation
Apply simulation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Evaluation
Apply evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Human Aware Robotics
Apply human aware robotics to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
ML-Forscher:in
Reinforcement Learning aus Feedback auf eine realweltliche Robotik-Aufgabe anzuwenden ist genau die Art von Arbeit, die ML-Forscher:innen in Robotik-Startups in den ersten Quartalen leisten.
Dieses Projekt schärft
- reinforcement-learning
- rlhf
- evaluation
Machine-Learning-Ingenieur:in
Die Implementierung der vollen Pipeline von Datensammlung bis Trainings-Run entspricht der täglichen Praxis von ML-Ingenieur:innen, die Modelle aus Forschung in die Simulation und später in die Realität bringen.
Dieses Projekt schärft
- pytorch
- simulation
- reinforcement-learning
Applied AI Scientist
Den Bogen von Forschungsmethode zu Produktempfehlung zu schlagen, ist die Kernrolle des Applied AI Scientist in einem produktorientierten Robotik-Team.
Dieses Projekt schärft
- rlhf
- evaluation
- human-aware-robotics
Noch eine Sache