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Explore les approches et les défis modernes en matière d'acquisition de données pour l'apprentissage de contrôleurs optimaux au moyen de démonstrations et de méthodes axées sur les données.
Examine la charge cognitive, les limites d'attention et les résultats d'apprentissage en fonction de l'attention sélective et du nombre magique de Miller 7 + 2.
Couvre l'apprentissage observationnel, l'apprentissage implicite de modèle, l'apprentissage d'enquête, l'apprentissage procédural et les fonctions de mémoire de travail.
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Compare la prise de notes à la main longue et à l'ordinateur portable pour l'apprentissage, en mettant l'accent sur les effets néfastes de la transcription textuelle sur la compréhension et la conservation.
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Plonge dans le constructivisme, l'apprentissage basé sur l'enquête et les conflits cognitifs, soulignant l'importance des simulations et du soutien externe.
Déplacez-vous dans l'intersection de la physique et des données dans les modèles d'apprentissage automatique, couvrant des sujets tels que les champs d'expansion des grappes atomiques et l'apprentissage non supervisé.
Explorez l'interaction homme-robot, l'engagement des étudiants et l'analyse de l'apprentissage à l'aide de données multimodales pour améliorer les processus éducatifs.
Discute de la possibilité de marché Navigator et de sa combinaison avec la méthodologie Lean Startup pour former un puissant processus de validation de stratégie.
