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Explore les sujets d'apprentissage avancés du renforcement, y compris les politiques, les fonctions de valeur, la récursion de Bellman et le contrôle de la TD sur les politiques.
Explore les approches d'extraction d'informations telles que les modèles écrits à la main et la supervision à distance, avec des exemples de paires d'entités correspondant à des modèles.
Explore les opportunités d'apprentissage automatique à l'ère de l'IoT, couvrant les algorithmes de formation, l'apprentissage distribué et les techniques de confidentialité.
Explore l'apprentissage auto-supervisé, l'apprentissage par transfert, les tâches de prédiction SSL, l'apprentissage des fonctionnalités, les rotations d'images, l'apprentissage contrasté et les apprenants en vision.
Explore l'apprentissage sécuritaire en robotique, couvrant l'état de l'art, les défis ouverts et la vision sur le terrain, soulignant l'importance de la collaboration interdisciplinaire.
