Acquérir des données pour l'apprentissage : approches et défis modernes
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
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.
Couvre les exercices corrigés de l'examen 2020 dans le domaine de la robotique, y compris des sujets tels que la précision, la vitesse, les moteurs à courant continu, le rapport d'engrenage optimal, la dynamique des bras de robot, les encodeurs et la cinématique.
Explore la logique de la fonction neuronale, le modèle Perceptron, les applications d'apprentissage profond et les niveaux d'abstraction dans les modèles neuronaux.
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.
Introduit les bases de la robotique, couvrant les définitions, les classifications et les statistiques, et explore l'évolution et les applications de différents types de robots.
Explore la conception de robots informatiques, en mettant l'accent sur la co-optimisation et l'utilisation de grammaires graphiques pour une conception efficace.
Explore l'utilisation des robots sociaux pour la santé et l'éducation, en mettant l'accent sur leur influence unique sur la prise de décisions et les interactions d'apprentissage.
Explore la division du travail dans les systèmes naturels, la coordination multi-robots, et les défis de l'incertitude dans les algorithmes basés sur le marché.
