Prompt, Plan, Perform: LLM-based Humanoid Control via Quantized Imitation Learning
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Robotics
HumanMimic: Learning Natural Locomotion and Transitions for Humanoid Robot via Wasserstein Adversarial Imitation
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Learning-based Initialization of Trajactory Optimization for Path-following Problems of Redundant Manipulators
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Learning-based Adaptive Control of Quadruped Robots for Active Stabilization on Moving Platforms
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SGGNet$^2$: Speech-Scene Graph Grounding Network for Speech-guided Navigation
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LINGO-Space: Language-Conditioned Incremental Grounding for Space
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Graph-based 3D Collision-distance Extimation Network with Probabilistic Graph Rewiring
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A Reachability Tree-Based Algorithm for Robot Task and Motion Planning
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Online Multi-Contact Feedback Model Predictive Control for Interactivate Robotic Tasks
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SPLIT: SE(3)-diffusion via Local Geometiry-based Score Prediction for 3D Scene-to-Pose-Set Matching Problems
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CDM: Contact Diffusion Model for Multi-Contact Point Localization
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RT-1: Robotics Transformer For Real-World Control at Scale
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로보틱스 05: 동역학
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로보틱스 04: 속도 기구학과 정적 힘
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로보틱스 03: 기구학(역기구학)
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로보틱스 03: 기구학(정기구학)
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로보틱스 02: 벡터와 좌표의 변환
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Reinforcement Learning
Deterministic Policy Gradient Algorithms(DPG)
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강화학습 알고리즘: PPO(Proximal Policy Optimization)
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강화학습 알고리즘: TRPO(Trust Region Policy Optimization)
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강화학습 알고리즘: DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)
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강화학습 알고리즘: DQN(Deep Q Network)
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강화학습 알고리즘: Actor Critic
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강화학습 알고리즘: REINFORCE
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강화학습 08: 표에 기반한 방법을 이용한 계획 및 학습
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강화학습 07: n단계 부트스트랩
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강화학습 06: 시간차 학습
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강화학습 05: 몬테카를로 방법
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강화학습 04: 동적 프로그래밍
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강화학습 03: 유한 마르코프 결정 과정
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강화학습 02: 다중 선택
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강화학습 01: 강화학습이란?
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Computer
컴퓨터시스템 07: 기계 수준 프로그래밍 5: 메모리 배치
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컴퓨터시스템 06: 기계 수준 프로그래밍 4: 데이터
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컴퓨터시스템 05: 기계 수준 프로그래밍 3: 프로시저
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컴퓨터시스템 04: 기계 수준 프로그래밍 2: 제어문
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컴퓨터시스템 03: 기계 수준 프로그래밍 1: 기초
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컴퓨터시스템 02: 포인터
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컴퓨터시스템 01: 비트와 바이트, 그리고 정수
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System
컴퓨터시스템 07: 기계 수준 프로그래밍 5: 메모리 배치
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Policy Gradient
Deterministic Policy Gradient Algorithms(DPG)
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강화학습 알고리즘: REINFORCE
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Assembly
컴퓨터시스템 07: 기계 수준 프로그래밍 5: 메모리 배치
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컴퓨터시스템 06: 기계 수준 프로그래밍 4: 데이터
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컴퓨터시스템 05: 기계 수준 프로그래밍 3: 프로시저
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컴퓨터시스템 04: 기계 수준 프로그래밍 2: 제어문
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컴퓨터시스템 03: 기계 수준 프로그래밍 1: 기초
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Ethic
인공지능윤리 05: AI가 불러올 수 있는 법률 문제 - 국내외 규제 동향
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인공지능윤리 04: AI가 불러올 수 있는 법률 문제 - 헌법과 행정법
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인공지능윤리 03: AI가 불러올 수 있는 법률 문제 - 민법
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인공지능윤리 02: AI가 불러올 수 있는 법률 문제 - 형법
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인공지능윤리 01: 생성형 AI의 원리, 특징 및 한계
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REINFORCE
강화학습 알고리즘: PPO(Proximal Policy Optimization)
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강화학습 알고리즘: TRPO(Trust Region Policy Optimization)
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강화학습 알고리즘: REINFORCE
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Simulator
Isaac Lab 새로운 환경 만들어보기
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Isaac Lab 강화학습
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Isaac Lab 튜토리얼
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Isaac Lab의 설치
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Reinforcement_Learning
Isaac Lab 새로운 환경 만들어보기
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Kinematics
로보틱스 04: 속도 기구학과 정적 힘
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로보틱스 03: 기구학(역기구학)
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TD
강화학습 08: 표에 기반한 방법을 이용한 계획 및 학습
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강화학습 07: n단계 부트스트랩
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강화학습 06: 시간차 학습
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Online Multi-Contact Feedback Model Predictive Control for Interactivate Robotic Tasks
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SPLIT: SE(3)-diffusion via Local Geometiry-based Score Prediction for 3D Scene-to-Pose-Set Matching Problems
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ROS2: 패키지 만들기
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ROS2: TurtleSim에서 기본 명령 알아보기
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Contact
SGGNet$^2$: Speech-Scene Graph Grounding Network for Speech-guided Navigation
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SGGNet$^2$: Speech-Scene Graph Grounding Network for Speech-guided Navigation
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Markov Decision Process
강화학습 04: 동적 프로그래밍
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강화학습 03: 유한 마르코프 결정 과정
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도커 사용법을 익혀보자
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DeepCert: Verification of Contextually Relevant Robustness for Neural Network Image Classifiers
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