Yoann Fleytoux's repositories
active-preference-based-gpr
Companion code for RSS 2020 paper: "Active Preference-Based Gaussian Process Regression for Reward Learning"
PYHTON_Q_Learning_Lab
Q-learning is a reinforcement learning technique used in machine learning. The goal of Q-learning is to learn a policy, which tells an agent what action to take under what circumstances. It does not require a model of the environment and can handle problems with stochastic transitions and rewards, without requiring adaptations.
beta-VAE-disentanglement
Understanding disentangling in beta-VAE (Keras)
CPP_Test_Driven_Devellopment_lab
Test-driven development (TDD) is a software development process that relies on the repetition of a very short development cycle: first the developer writes an (initially failing) automated test case that defines a desired improvement or new function, then produces the minimum amount of code to pass that test, and finally refactors the new code to acceptable standards.
franka_panda
Custom Franka Panda packages for pick and place operations
franka_robot_controllers
Joint Position Controller with Trapezoid Velocity Model
gpFlappyBird
Flappy Bird AI using Cartesian Genetic Programming (Evolutionary Computation)
GRXML_Human_Computer_Dialogue
Le but de ce TP/BE est de finaliser la version 1 de l’application de dialogue pour la gestion prise de rendez-vous réalisée dans les TPs précédents, et de développer la version 2. La version 2 permettra à l’utilisateur de réaliser 4 choix d’actions différentes : ● ajouter un nouveau rendez-vous, qui correspond à la fonction réalisée dans la version 1 de l’application ● consulter l es rendez-vous selon un ou plusieurs critères ● modifier un rendez-vous selon un ou plusieurs critères ● supprimer un rendez-vous selon un ou plusieurs critères Le but est de recueillir pendant ces scénarios des informations afin de générer en bout de fil une requête SQL qui serait envoyée à une base de données SQL.
librealsense
Intel® RealSense™ SDK
MATLAB_More_Computer_Vision_Labs
TP1_Caractérisation_Spectrale TP3_Transformée_de_hough_et_de_radon TP4_Transformée_en_distance TP5_Détecteur_de_visage
MATLAB_Vision_3D_Localisation_Monoculaire_Lab
read Vision 3D_Localisation_Monoculaire_Lab.pdf
MATLAB_Vision_3D_Segmentation_Par_Capteur_Kinect
read Rapport_Vision_3D_Segmentation_Par_Capteur_Kinect.pdf
practicalAI
📚 Learn ML with clean code, simplified math and illustrative visuals.
Presentation_Article_Scientifique_A_Kinodynamic_steering-method_for_legged_multi-contact_locomotion
Kynodynamic planning désigne une classe de problèmes de planification de mouvement qui consiste à satisfaire des contraintes, non seulement sur la cinématique du système, mais aussi sur sa dynamique, c’est-à-dire les vitesses et les accélérations.
Presentation_Article_Scientifique_Incremental_Dialog_Processing_in_a_Task_Oriented_Dialog
But du papier : montrer l’efficacité de l’IDP appliqué à un système réel fournissant des informations sur les horaires de transports et les itinéraires, dans le but d’améliorer le taux de succès d’une tâche, ce qui n’a pas encore été fait auparavant.
PYTHON_Web_Scraping_Taxi_Pepper
A Web scraping script to search for taxis companies in France, and some code used on a Pepper Robot to converse with the user, make the search request and tell him the results
Robotic-Manipulation-6.881
Assignment submissions for 6.881 - Robotic Manipulation Fall 2020
t81_558_deep_learning
Washington University (in St. Louis) Course T81-558: Applications of Deep Neural Networks
VREP_Robotic_Simulation_Lab
VREP simulation of a mobile wheeled robot painting a surface