Séance de cours
Perception robotique basée sur la vision
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Les machines à états finis : détecter et réagir avec ThymioMOOC: Thymio: un robot pour se former à l'informatique
Plonge dans les modes de Thymio, mettant en valeur sa capacité à ressentir et à réagir à son environnement.
Analyse multimodale: interaction homme-robot et processus d'apprentissage
Explorez l'interaction homme-robot, l'engagement des étudiants et l'analyse de l'apprentissage à l'aide de données multimodales pour améliorer les processus éducatifs.
Véhicules autonomes: prévision de trajectoire et comportement social
Explore les défis de l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur la modélisation du comportement social et la prévision de trajectoire réalisable.
Principes d'entrée et de sortieMOOC: Il robot Thymio come strumento di scoperta delle scienze digitali
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Acquérir des données pour l'apprentissage : approches et défis modernes
Explore les approches et les défis modernes en matière d'acquisition de données pour l'apprentissage de contrôleurs optimaux au moyen de démonstrations et de méthodes axées sur les données.
Estimation stable du système dynamique (SEDS)
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Navigation par Quadrotor basée sur la vision
Discute de la navigation par quadritor en utilisant l'apprentissage de renforcement profond et le contrôle de bas niveau, en mettant l'accent sur l'intelligence visuelle et la robustesse du modèle de regard.
La robotique dans l'éducationMOOC: Die digitale Welt mit dem Thymio Roboter entdecken
Explore les avantages de l'utilisation d'un robot d'apprentissage pour soutenir l'éducation en informatique et en programmation.
Représentations de faible dimension des actions de manipulation
Explore la frontière entre le codage dur et l'apprentissage en robotique, en soulignant l'importance de co-concevoir des mains robotiques et des approches de manipulation pour exploiter les contraintes environnementales.
Robots sociaux pour la santé et l'éducation
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.