Explore la programmation quadriratique hybride pour le contrôle des systèmes dynamiques dans le contrôle des robots, le contrôle réactif, l'évitement des obstacles et le contrôle du couple.
Explore les approches fondées sur les données pour améliorer la conception des robots, en mettant l'accent sur la conformité, les matériaux souples et les interactions complexes.
Explore le changement de paradigme dans la conception robotique vers des robots hautement prévisibles et programmables avec des performances augmentées.
Couvre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris les données, l'architecture et les considérations éthiques dans le déploiement de modèles.
Explore le concours de robots de l'EPFL, où les étudiants construisent un robot pour nettoyer les salles et récupérer les bouteilles, acquérir une expérience pratique précieuse et se préparer à de futurs rôles d'ingénieur.
Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.
Explore les concepts de contrôle hiérarchique en robotique, y compris la commutation, la hiérarchisation et les chaînes d'information, pour atteindre des comportements robotiques complexes.
Déplacez-vous dans des représentations neuro-symboliques pour la connaissance du sens commun et le raisonnement dans les applications de traitement du langage naturel.