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Explore les principes fondamentaux de la robotique mobile, en mettant l'accent sur les incertitudes dans la localisation, la fusion des capteurs et le filtre Kalman étendu.
Explore la perception de la profondeur à travers la parallaxe de mouvement et la vision stéréoscopique, en soulignant l'importance du suivi des points de vue dans la réalité virtuelle.
Déplacez-vous dans des représentations neuro-symboliques pour la connaissance du sens commun et le raisonnement dans les applications de traitement du langage naturel.
Explore la quantification de l'incertitude et la détection d'erreurs d'étiquetage dans l'apprentissage profond pour la segmentation sémantique, en mettant l'accent sur les défis et les méthodes de détection d'erreurs.
Couvre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris la classification, les algorithmes, l'optimisation, l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement et diverses tâches telles que la reconnaissance d'images et la génération de texte.
Couvre l'impact des transformateurs dans la vision par ordinateur, en discutant de leur architecture, de leurs applications et de leurs progrès dans diverses tâches.
