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Exploración de técnicas avanzadas de aprendizaje automático para crear robots autónomos capaces de aprender, planificar y adaptarse a entornos del mundo real de manera eficiente y robusta.
Explora cómo los modelos preentrenados y las redes neuronales grandes se aplican al control robótico, analizando su utilidad, limitaciones y avances recientes en la investigación.
Explora técnicas avanzadas para representar acciones de robots de manera eficiente, mejorando el aprendizaje y rendimiento en tareas complejas de robótica.
Exploración práctica del aprendizaje por refuerzo aplicado a la robótica, abordando diseño de entornos en simulación y mundo real, y lecciones aprendidas en su implementación.
Exploración de avances en robótica doméstica: modelos de visión-lenguaje, aprendizaje rápido de habilidades y desafÃos para crear robots asistentes adaptables y económicos para el hogar.
Avances en manipulación robótica dextra: percepción, planificación y hardware. Proyectos NCF-v2, NeuralFeels y RotateIt para mejorar habilidades de manipulación general en robots.
Exploración de técnicas de aprendizaje profundo para crear robots generalistas adaptables, incluyendo aprendizaje en contexto, aprendizaje por refuerzo continuo no supervisado y uso de modelos de fundación para mejorar la generalización.
Exploración de modelos de comportamiento a gran escala para robots versátiles y diestros mediante aprendizaje supervisado, con énfasis en avances recientes en inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Exploración de métodos para integrar el conocimiento humano en el aprendizaje de abstracciones para robots, mejorando la eficiencia, generalización e interpretabilidad de algoritmos.
Exploración de la manipulación y locomoción visual de cuerpo completo para robots con patas, combinando retroalimentación visual y movimientos corporales para lograr habilidades dinámicas y escalables en entornos del mundo real.
Analyse de l'impact de la robotique sur les Objectifs de Développement Durable de l'ONU, examinant son potentiel d'activation et d'inhibition pour chaque objectif et cible.
Exploración de modelos estructurados del mundo para interacciones fÃsicas en robótica, integrando aprendizaje por refuerzo, planificación basada en modelos y representaciones novedosas para tareas de manipulación complejas.
Présentation des travaux récents sur la compréhension de scènes 3D à vocabulaire ouvert, utilisant des réseaux basés sur les Transformers et des modèles de fondation comme CLIP et SAM. Limitations et défis actuels abordés.
Exploración de simulación de sensores para vehÃculos autónomos: creación de entornos digitales realistas, generación de datos simulados y evaluación de sistemas de conducción autónoma.
Exploración de métodos para entrenar robots en simuladores imperfectos antes de su despliegue en el mundo real, abordando navegación y manipulación de objetos con modelos de base y control jerárquico.
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