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.
Couvre les techniques de reconstruction d'images en couleur à l'aide de la détection optique et de l'intelligence artificielle pour améliorer la qualité de l'image et réduire le bruit.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, couvrant l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement et la réduction des dimensions.
Explore Sensing in Human-Robot Interaction (HRI) et ses applications, y compris les haptiques humains, les haptiques robots et la peau artificielle modulaire.
Explore l'intelligence visuelle, l'évolution des yeux, les taches aveugles, la biomimétisme et la connexion bidirectionnelle entre les systèmes naturels et artificiels.
Fournit des conseils sur les propositions de projets en théorie des jeux, en présentant des exemples passés et en mettant laccent sur la formulation des problèmes et la modélisation mathématique.
Déplacez-vous dans la recherche graphique, les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond, couvrant des sujets tels que les réseaux neuronaux convolutionnels et les réseaux neuronaux artificiels.
Explore les modèles de calcul du système visuel ventral, en se concentrant sur l'optimisation des réseaux pour les tâches réelles et la comparaison avec les données cérébrales.
Couvre la classification des images, le clustering et les techniques d'apprentissage automatique telles que la réduction de la dimensionnalité et l'apprentissage par renforcement.
