Explore l'apprentissage et le contrôle des systèmes complexes, en abordant les défis et les possibilités en matière de technologie et de recherche interdisciplinaire.
Explore la conception de robots informatiques, en mettant l'accent sur la co-optimisation et l'utilisation de grammaires graphiques pour une conception efficace.
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 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.
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.
Introduit l'apprentissage par renforcement, couvrant ses définitions, ses applications et ses fondements théoriques, tout en décrivant la structure et les objectifs du cours.