Explore la prévision des trajectoires dans les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur les modèles d'apprentissage profond pour prédire les trajectoires humaines dans les scénarios de transport socialement conscients.
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.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Explore les agents d'apprentissage profond dans l'apprentissage du renforcement, en mettant l'accent sur les approximations du réseau neuronal et les défis dans la formation des systèmes multiactifs.
Couvre les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées dans l'apprentissage automatique, en mettant en évidence leurs applications dans la finance et l'analyse environnementale.
Explore les techniques d'imagerie quantitative pour le génie civil, couvrant les capteurs ToF, la technologie LIDAR, les capteurs à ultrasons, la lumière structurée, les caméras stéréo et l'estimation de la profondeur via l'apprentissage en profondeur.
Couvre la conception d'interfaces de capteurs économes en énergie pour les nœuds IoT, en mettant l'accent sur la miniaturisation et l'efficacité énergétique.
