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Explore l'apprentissage sécuritaire dans les systèmes de contrôle automatique, couvrant les défis, le contrôle sensible aux risques et les filtres de sécurité prédictifs.
Explore les graphiques d'orchestration pour améliorer l'apprentissage avec des simulations et l'importance de consolider les connaissances par la pratique.
Couvre les objets fibreux, le levage des cornes, et l'adjonction entre quasi-catégories et complexes kan, ainsi que la généralisation des catégories et complexes kan.
Examine des stratégies d'encadrement fondées sur des données probantes pour les projets d'étudiants au moyen de questions et de commentaires visant à améliorer les résultats d'apprentissage.
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 les approches et les défis modernes en matière d'acquisition de données pour l'apprentissage de contrôleurs optimaux au moyen de démonstrations et de méthodes axées sur les données.