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Explore l'IA très bénéfique, en alignant les objectifs de l'IA avec les préférences et les comportements humains, en illustrant les complexités à travers des exemples comme la classification d'image et la récupération du café.
Couvre l'importance de la soustraction de la récompense moyenne dans les méthodes de gradient de politique pour l'apprentissage par renforcement profond, réduisant le bruit dans le gradient stochastique.
Défendre les avantages des représentations visuelles de niveau intermédiaire dans la robotique, en améliorant la généralisation et l'efficacité dans l'apprentissage des politiques visuomotrices.
Explore l'optimisation des politiques proximales pour améliorer la stabilité et l'efficacité du contrôle continu avec un apprentissage par renforcement profond.
Explore les concepts de vision stéréoscopique tels que les occlusions, l'impact de la taille de la fenêtre, la stéréo multivue, la reconstruction dynamique de la forme et la segmentation basée sur des graphiques.
