Examiner les défis du contrôle moteur, les synergies musculaires, les différences interindividuelles dans l'apprentissage et les chirurgies virtuelles pour l'étude des synergies.
Discute de l'atelier sur l'apprentissage des compétences manuelles chez les humains et les robots, en mettant l'accent sur la nécessité des compétences d'apprentissage des robots et la gestion efficace du temps pendant les sessions.
Explore l'utilisation de souris et d'apprentissage automatique pour comprendre les contributions corticales à l'adaptation motrice dans les systèmes intelligents.
Déplacez-vous dans les interactions homme-robot par des tâches manuelles interpersonnelles, révélant des idées sur les différences de performance et l'adaptation dans le comportement humain.
Explore des modèles cognitifs et neuraux de motricité séquentielle, en se concentrant sur la tâche de production de séquence discrète et les substrats neuraux.
Explore les graphiques d'orchestration pour améliorer l'apprentissage avec des simulations et l'importance de consolider les connaissances par la pratique.
Explore l'apprentissage et le contrôle des systèmes complexes, en abordant les défis et les possibilités en matière de technologie et de recherche interdisciplinaire.
Explore les robots d'entraînement en renforçant l'apprentissage et l'apprentissage de la démonstration, mettant en évidence les défis de l'interaction homme-robot et de la collecte de données.
Couvre l'avenir de l'éducation à l'ETH Zrich, en mettant l'accent sur la croissance des étudiants, les demandes de l'industrie et les stratégies d'enseignement innovantes.
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.
Déplacez-vous dans les modules du réseau cérébral, la modularité et la structure communautaire, y compris la modularité dynamique et les détails à mi-parcours à venir.
Explore le potentiel de transformation de la recherche sur les bourses d'études en enseignement et en apprentissage, en mettant l'accent sur la pratique réfléchie et l'engagement collaboratif.
Explore l'apprentissage et le contrôle adaptatif des robots à travers SEDS et LPV-DS, mettant l'accent sur la stabilité, la dynamique non linéaire et l'optimisation.
