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- Cours Robotique Cogmaster
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Enseignements
Titre : Directeur.trice de Recherches
Adresse : 4 place Jussieu, CC 173, 75252 Paris cedex 05
Téléphone : +33 (0) 1 44 27 28 85
Email : khamassi(at)isir.upmc.fr
Equipe : AMAC (AMAC)
Enseignements
Exemple de cours donné à l'école d'été Brain, Cognition, Behavior and Technologie, organisée par Paul Verschure à Barcelone, en septembre 2019 :
Enseignements (en cours)
| 2015- |
Ecole Normale Supérieure Ulm, Paris, CogMaster Coordinateurs du cours : Mehdi Khamassi et Benoît Girard |
"Modélisation robotique en Sciences Cognitives" (cliquer sur le lien pour accéder au contenu du cours) |
| 2015- |
Université Paris Saclay (Orsay), Master 2 Information, Apprentissage, Cognition Coordinateur du cours : Michèle Sebag |
"Modèles d'apprentissage par renforcement et leurs applications en Robotique et en Neurosciences" |
| 2014- |
Sorbonne Université (ex UPMC), Licence (toutes disciplines) Coordinateurs du cours : Frédéric Decremps, Emmanuel Guigon et Mehdi Khamassi |
"Démarche scientifique, sciences en société et esprit critique" (cliquer sur le lien pour accéder au contenu du cours) |
| 2012- |
Ecole Normale Supérieure Ulm, Paris, Master 1 de Neurosciences Coordinateurs du cours : Clément Léna et Daniela Popa |
"Apprentissage par renforcement: modèles computationnels et analyses basées modèles de données électrophysiologiques" |
| 2011- |
Sorbonne Université (ex UPMC), Master 2 International de Systèmes Mécatroniques pour la Réhabilitation (Robotique) Coordinateur du cours : Véronique Perdereau |
"Sélection de l'action et apprentissage bio-inspirés" |
| 2010- |
Université Claude Bernard, Lyon 1, Master 2 de Neurosciences Intégratives Coordinateurs du cours : Céline Amiez et Jean-Claude Dreher |
"Prise de décision et apprentissage par renforcement: éléments de modélisation computationnelle" |
| 2008- |
Sorbonne Université (ex UPMC), Master 2 d'Intelligence Artificielle et Décision (Informatique) puis Master 2 ANDROIDE Coordinateurs du cours : Stéphane Doncieux puis Nicolas Bredèche |
"Apprentissage par renforcement : de la modélisation des processus neuraux aux applications robotiques" |
Enseignements (passés)
| 2019 |
University of Allahabad (Prayagraj, India), GIAN Course Coordinateurs du cours : Narayanan Srinivasan, Chandrasekhar V.S. Parmi (RIP) et Mehdi Khamassi |
Advances in learning and decision-making |
| 2017 |
Univ. Pierre & Marie Curie (UPMC) – Paris 6, Master 2 Integrative Neuroscience Coordinateur du cours : Ouriel Gyrnszpan |
"Modèles computationnels de l'apprentissage et la prise de décision en contextes social et non-social |
| 2017 |
SMART Summerschool in Computational Social & Behav Sciences (UPMC) Coordinateur du cours : Mohamed Chetouani |
"Modèles computationnels de l'apprentissage par renforcement model-free et model-based |
| 2013-2016 |
Ecole Polytechnique, Palaiseau, Séminaires Cerveau et Cognition Coordinateurs du cours : Yves Frégnac et Cyril Monier |
"Modèles d'apprentissage par renforcement et leurs applications en Robotique et en Neurosciences" |
| 2012-2015 |
Polytech Paris UPMC, 5ème année d'école d'ingénieurs Coordinateur du cours de Robotique : Jean-Baptiste Mouret |
"Apprentissage par renforcement et prise de décision neuro-inspirée" |
| 2014 |
Ecole Normale Supérieure Ulm / PSL Labex, Paris, Master 2 d'Ingénierie Cognitive Coordinateurs du cours : Emmanuel Dupoux et Srdjan Ostojic |
"Apprentissage par renforcement: modèles computationnels et analyses basées modèles de données électrophysiologiques" |
| 2013-2014 |
Université Claude Bernard, Lyon 1, Licence (toutes disciplines) Coordinateur du cours de Zététique : Denis Machon et Maïlys Faraut |
"Education à l'image et esprit critique face à la publicité" |
| 2013 |
Harvard Summer Class in Trento, Italie Coordinateur du cours : Giorgio Coricelli |
"Apprentissage par renforcement: modèles computationnels et analyses basées modèles de données électrophysiologiques" |
| 2013 |
Univ. Pierre & Marie Curie – Paris 6, Master 2 Integrative Neuroscience Coordinateur du cours : Laure Rondi-Reig |
"Modèles computationnels pour les systèmes de mémoire parallèles pour la navigation" |
| 2012 |
Telluride Neuromorphic Engineering Summerschool, USA Organisateurs de l'école d'été : Ralph Etienne-Cummings, Timothy Horiuchi et Tobi Delbruck |
"Apprentissage par renforcement: modèles computationnels et analyses basées modèles de données électrophysiologiques" |
Cours à télécharger
Université Pierre et Marie Curie 2016, Cours sur les modèles d'apprentissage par renforcement, leurs liens avec la neurobiologie, et leurs applications à la robotique autonome :
-
Model-free (MF) Reinforcement Learning (RL)
- Temporal-Difference Learning
- Links with Neurobiological and Psychological data
- Applications of RL to the Neuroscience of decision-making
- Continuous state-space Reinforcement Learning in Robotics
- Limitations of MF RL in Neuroscience and Robotics
-
Model-based (MB) Reinforcement Learning (RL)
- Formalism (e.g. dyna-Q, dynamic programming)
- Off-line processing and the hippocampus
- Meta-Learning for the coordination of MF and MB RL
- Meta-Learning for the dynamic regulation of RL parameters
- Applications to Robotics and feedback to Neuroscience