Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explore la voie de changement dans les systèmes intelligents de transport urbain, en mettant l'accent sur les nouveaux services de mobilité et leur intégration.
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.
Se penche sur l’analyse prospective des tendances et des défis futurs en matière de mobilité, y compris la transition vers des pratiques durables et l’impact des véhicules autonomes.
Explore la transition vers des systèmes de transport urbain intelligents, couvrant les inefficacités, l'évolution numérique et les changements de paradigme vers une mobilité intelligente.
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.
Couvre les bases de l'apprentissage du renforcement, y compris les processus décisionnels de Markov et les méthodes de gradient des politiques, et explore les applications du monde réel et les avancées récentes.
Énumère les conditions de réussite des systèmes de transport urbain intelligents, en abordant les problèmes de gestion et de politique générale et en soulignant le rôle des TIC.
