S'engage dans l'apprentissage continu des modèles de représentation après déploiement, soulignant les limites des réseaux neuronaux artificiels actuels.
Couvre les techniques de récupération d'informations de forme 3D à partir d'images 2D à l'aide de modèles d'ombrage et d'approches modernes d'apprentissage profond.
Explore l'intelligence visuelle, la formation d'images, la vision par ordinateur et la compréhension de la représentation dans les machines et les esprits.
Discute de la navigation par quadritor en utilisant l'apprentissage de renforcement profond et le contrôle de bas niveau, en mettant l'accent sur l'intelligence visuelle et la robustesse du modèle de regard.
Discute des réseaux neuronaux convolutifs, de leur architecture, des techniques de formation et des défis tels que des exemples contradictoires en apprentissage profond.
Explore les techniques de délimitation, y compris la transformation de Hough, l'orientation du gradient et la détection de forme, en soulignant l'importance de combiner des techniques basées sur des graphiques et l'apprentissage automatique.
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.
