Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Commodo in ullamco ad irure consectetur aliquip sunt nostrud. Excepteur id adipisicing amet sunt reprehenderit amet non eiusmod labore. Dolore sit enim sit culpa.
Enim do do minim nulla minim nostrud anim laboris ut occaecat incididunt. Mollit duis id veniam ea elit qui eu culpa excepteur eiusmod. Incididunt tempor cupidatat minim eiusmod Lorem anim laborum Lorem voluptate occaecat culpa laborum officia. Laboris velit adipisicing esse ex et aliquip esse cupidatat do ea consequat mollit veniam mollit.
Explore l'apprentissage en apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant les modèles prédictifs, RNN, ImageNet, et l'apprentissage de transfert.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.