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.
Explore l'impact de la configuration spatiale sur l'enseignement des interactions dans les salles de classe, l'analyse de la disposition des sièges et des mouvements des enseignants.
Explore les défis et les points de vue de l'apprentissage profond, en mettant l'accent sur le paysage des pertes, la généralisation et l'apprentissage caractéristique.
Couvre l'apprentissage observationnel, l'apprentissage implicite de modèle, l'apprentissage d'enquête, l'apprentissage procédural et les fonctions de mémoire de travail.
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.
Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.
Couvre les approches d'enseignement, les processus cognitifs et les stratégies d'apprentissage, y compris la pensée du cerveau gauche, la cartographie conceptuelle et l'importance de l'apprentissage coopératif.
