Explore le potentiel de transformation de la recherche sur les bourses d'études en enseignement et en apprentissage, en mettant l'accent sur la pratique réfléchie et l'engagement collaboratif.
S'engage dans l'apprentissage continu des modèles de représentation après déploiement, soulignant les limites des réseaux neuronaux artificiels actuels.
Explore la conception d'objectifs d'apprentissage clairs, le découpage du contenu et la gestion de la charge cognitive pour une structuration efficace des cours.
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'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.
