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Couvre le contrôle du comportement chez les animaux et les robots grâce à des présentations orales, des exercices de calcul et un mini-projet de découverte neuroscientifique pratique.
Couvre l'utilisation de transformateurs en robotique, en se concentrant sur la perception incarnée et les applications innovantes dans la locomotion humanoïde et l'apprentissage du renforcement.
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Couvre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris les données, l'architecture et les considérations éthiques dans le déploiement de modèles.