Couvre les bases de la robotique mobile en se concentrant sur la localisation, la discussion des capteurs, la gestion des incertitudes, le GPS et les modèles de mouvement.
Explore la conception axée sur l'optimisation, la simulation différentiable, les stratégies de contrôle, et l'évolution des créatures virtuelles et des machines douces.
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.
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.
Couvre les concepts de lunettes de spin et d'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'observation et la déduction de l'information d'un système de près.
Explore la logique de la fonction neuronale, le modèle Perceptron, les applications d'apprentissage profond et les niveaux d'abstraction dans les modèles neuronaux.
Explore les techniques d'imagerie quantitative pour le génie civil, couvrant les capteurs ToF, la technologie LIDAR, les capteurs à ultrasons, la lumière structurée, les caméras stéréo et l'estimation de la profondeur via l'apprentissage en profondeur.
