Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
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.
Explore l'apprentissage et le contrôle adaptatif pour les robots, en mettant l'accent sur les défis, la planification de parcours avec des systèmes dynamiques, et les applications de planification en temps réel.
Couvre l'apprentissage et le contrôle adaptatif des robots, en mettant l'accent sur la réactivité en temps réel et la planification de parcours à l'aide de systèmes dynamiques.
Couvre les défis et les solutions pour que les robots travaillent en toute sécurité avec les humains, en mettant l'accent sur l'adaptabilité et la prévisibilité.
Explore les modèles prédictifs et les traceurs pour les véhicules autonomes, couvrant la détection d'objets, les défis de suivi, le suivi en réseau neuronal et la localisation des piétons en 3D.
Explore les défis de l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur la modélisation du comportement social et la prévision de trajectoire réalisable.
Explore la prévision des trajectoires dans les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur les modèles d'apprentissage profond pour prédire les trajectoires humaines dans les scénarios de transport socialement conscients.
