Acquérir des données pour l'apprentissage : approches et défis modernes
Graph Chatbot
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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.
S'insère dans la dynamique de l'apprentissage collectif avec exploitation de la similitude, couvrant l'apprentissage structuré, les cadres d'adaptation, la modélisation, la simulation et les résultats expérimentaux.
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Introduit BulletArm, un référentiel de manipulation robotique open source et un cadre d'apprentissage couvrant les objectifs de conception, les tâches de référence et les algorithmes d'apprentissage.
Plongez dans l'impact de l'IoT sur le lieu de travail, en discutant de son origine, des architectures système, des applications futures et des avantages économiques.
Déplacez-vous dans des robots modulaires auto-reconfigurés, en discutant des avantages, des concepts de conception, des stratégies de planification et des défis dans la planification des mouvements et les algorithmes de recherche.
