Explore les états internes et le contrôle hiérarchique dans la robotique, en se concentrant sur les comportements et les circuits neuraux pour la faim.
Intensifier l'apprentissage avec la rétroaction humaine, discuter de la convergence des estimateurs et introduire une approche pessimiste pour améliorer les performances.
Explore les réseaux neuronaux artificiels, les informations sur les récompenses dans le cerveau, le conditionnement animal, l'apprentissage par renforcement profond et un quiz sur les récompenses.
Explore l'apprentissage de la maîtrise, le comportement et la conception pédagogique, en mettant l'accent sur l'instruction personnalisée et l'efficacité des systèmes de tutorat intelligents.
Explore les robots d'entraînement en renforçant l'apprentissage et l'apprentissage de la démonstration, mettant en évidence les défis de l'interaction homme-robot et de la collecte de données.
