Explore l'apprentissage et le contrôle des systèmes complexes, en abordant les défis et les possibilités en matière de technologie et de recherche interdisciplinaire.
Couvre les principes fondamentaux de la théorie du contrôle optimal, en se concentrant sur la définition des OCP, l'existence de solutions, les critères de performance, les contraintes physiques et le principe d'optimalité.
Explore la stabilité des équations différentielles ordinaires, en se concentrant sur la dépendance des solutions, les données critiques, la linéarisation et le contrôle des systèmes non linéaires.
Explore l'apprentissage visuel sûr et efficace en matière de données pour la robotique, couvrant la théorie du contrôle, les systèmes de perception, l'apprentissage de bout en bout et les politiques d'experts.
Présente les concepts fondamentaux du cours Signals and Systems, en mettant l'accent sur les applications pratiques de l'analyse du comportement du système.