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.
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 les processus stochastiques contrôlés, en se concentrant sur l'analyse, le comportement et l'optimisation, en utilisant la programmation dynamique pour résoudre les problèmes du monde réel.
Présente les concepts fondamentaux du cours Signals and Systems, en mettant l'accent sur les applications pratiques de l'analyse du comportement du système.