Explore la mécanique des fractures, la croissance des fissures et la théorie des maillons les plus faibles, en mettant l'accent sur la distribution statistique des tailles de fissures et l'importance de la plus grande fissure dans la défaillance matérielle.
Explore les probabilités avancées, les variables aléatoires et les valeurs attendues, avec des exemples pratiques et des quiz pour renforcer l'apprentissage.
Présente CLIMACT, un centre de promotion de la recherche interdisciplinaire pour relever les défis du changement climatique et faire progresser l'impact sociétal.
Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.
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 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.
Explore les agents d'apprentissage profond dans l'apprentissage du renforcement, en mettant l'accent sur les approximations du réseau neuronal et les défis dans la formation des systèmes multiactifs.
Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux multicouches et de l'apprentissage profond, y compris la propagation arrière et les architectures réseau comme LeNet, AlexNet et VGG-16.
Introduit la théorie des probabilités, les variables aléatoires et les distributions, en mettant l'accent sur leurs applications dans la diffusion atomique.
Explore le développement historique et les applications industrielles de la radiographie et de la tomographie informatisée avec rayons X, gamma et neutrons.
Explore la conception et les applications de métasurfaces reconfigurables dans l'optique avancée, y compris les métamatériaux magnétiques commutables et les métasurfaces réactives.
Explore l'apprentissage par renforcement profond basé sur des modèles, en se concentrant sur Monte Carlo Tree Search et ses applications dans les stratégies de jeu et les processus décisionnels.
Explore l'apprentissage autosupervisé pour les véhicules autonomes, en dérivant des étiquettes de données elles-mêmes et en discutant de ses applications et de ses défis.
Explore les techniques de microfabrication en verre, y compris l'usinage de précision et l'usinage ultrasonique, en se concentrant sur les propriétés mécaniques et le comportement des fractures.
