Discute de la navigation par quadritor en utilisant l'apprentissage de renforcement profond et le contrôle de bas niveau, en mettant l'accent sur l'intelligence visuelle et la robustesse du modèle de regard.
Introduit un cours basé sur des projets en communication et en robotique, mettant l'accent sur des projets pratiques et un apprentissage indépendant pour préparer les étudiants à relever des défis du monde réel.
Examine la modélisation perceptuelle et la pensée spatiale dans l'intelligence visuelle, explorant les théories, les cartes cognitives et l'interaction entre le traitement ascendant et descendant.
Couvre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris les données, l'architecture et les considérations éthiques dans le déploiement de modèles.
Explore la vision active computationnelle, mettant l'accent sur l'intégration de l'intelligence visuelle avec les contingences sensorimoteurs pour diverses tâches.
Fournit un aperçu des théories classiques de la vision, explorant comment la perception est façonnée par des facteurs psychologiques et environnementaux.
Explore le changement de paradigme dans la conception robotique vers des robots hautement prévisibles et programmables avec des performances augmentées.
Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.
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.
