Etienne Chassaing
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      • Formation Deep Reinforcement Learning (5 jours)
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      • Foundations of Artificial Intelligence (ME-390)
      • Model Predictive Control (ME-425)
  • Projets
    • Algorithmes de contrôle pour l'interception de drones
    • Atterrissage de précision d'un drone Parrot
    • Accompagnement pour le développement d'une stratégie de Reinforcement Learning pour le contrôle multi-agents
    • Assistance à la création d’une démonstration en robotique pour une levée de fonds
    • Modélisation et contrôle d’un système thermique via Model Predictive Control (MPC)
    • Aide au développement d'algorithmes de vol et de reconnaissance d'images pour Neode Systems
    • Conception d'un Système IoT
    • Étude de Faisabilité sur l'Implémentation d'Algorithmes de Multi-Agent Reinforcement-Learning (MARL)
    • Conception d’un Robot Autonome pour l’Agriculture
    • Analyse d'État de l'Art et Identification d'un verrou Technologique
  • Publications
    • Thermoxels: A Voxel-Based Method to Generate Simulation-Ready 3D Thermal Models
    • On identifying the non-linear dynamics of a hovercraft using an end-to-end deep learning approach
    • Identifying Human Grasp Properties During Robot-to-Human Handovers
  • Projets-Recherches
    • Projet Insulated : développement d'un modèle de reconstruction 3D multi-modal
    • Contrôle multi-drones par Apprentissage par Renforcement (RL)
    • Etude du don d'objet entre un robot et un humain
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Enseignement
AlbertSchool

AlbertSchool

Quatre séances de Mathematics Foundations, l’algèbre linéaire et l’analyse derrière le machine learning, dispensées en anglais.

Mathematics Foundations
Vecteurs, matrices, dérivées et descente de gradient, pour aborder le Machine Learning sereinement.
Langues:
Français
English

contact@etiennechassaing.com

© 2026 Etienne Chassaing

Publié avec Hugo Blox Builder.