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.
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.
Explore les technologies de direction de faisceau et leurs applications dans les systèmes laser, en se concentrant sur les principes, les défis et les mises en œuvre pratiques.
Couvre la voiture en suivant les modèles, la stabilité, le changement de voie, et les avantages de la microsimulation, les défis et les caractéristiques.
Plonge dans les jeux de simulation, reproduisant des scénarios réels d'une manière sans risque et agréable, couvrant divers types et l'équilibre entre réalisme et jouabilité dans le développement du jeu.