Explore l'apprentissage autosupervisé pour les véhicules autonomes, en dérivant des étiquettes de données elles-mêmes et en discutant de ses applications et de ses défis.
Couvre les techniques d'apprentissage par renforcement profond pour un contrôle continu, en se concentrant sur les méthodes d'optimisation des politiques proximales et leurs avantages par rapport aux approches de gradient de politique standard.
Explore l'optimisation des politiques proximales pour améliorer la stabilité et l'efficacité du contrôle continu avec un apprentissage par renforcement profond.
Explore les défis et les points de vue de l'apprentissage profond, en mettant l'accent sur le paysage des pertes, la généralisation et l'apprentissage caractéristique.
Explore l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la perception, l'action et les prévisions sociales dans le contexte des technologies de capteurs et des considérations éthiques.
Explore la perspective historique et le développement de l'algorithme AlphaGo, en se concentrant sur l'apprentissage automatique et les stratégies de jeu.
Explore l'intelligence, la perception et les applications de l'IA dans les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur la pensée rationnelle et l'intelligence sociale.
