Introduit des réseaux neuronaux convolutionnels (RCN) pour les véhicules autonomes, couvrant l'architecture, les applications et les techniques de régularisation.
Couvre la modélisation de la menace dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur la défense contre les exemples contradictoires et les portes arrière.
Explore les robots d'entraînement en renforçant l'apprentissage et l'apprentissage de la démonstration, mettant en évidence les défis de l'interaction homme-robot et de la collecte de données.
Se lance dans le développement de systèmes d'intelligence pour prédire le comportement humain et améliorer la sécurité et l'efficacité des technologies basées sur l'IA.
Couvre les bases de l'apprentissage de renforcement, y compris l'apprentissage d'essai et d'erreur, l'apprentissage Q, le RL profond, et les applications dans le jeu et la planification.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
