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从视觉,触觉和音频等原始感官观察(即感觉运动学习)中学习进行决策的学习;机器人学习的特殊动力;深入的强化学习;深度学习;物体操纵;机器人运动;导航;基于模型的控制;模仿学习;逆增强学习;机器人手的设计;软机器人技术;使用自然语言将常识知识整合到机器学习系统中;自学学习;计算机视觉;多模式表示从视觉,触摸和音频学习;了解人类活动;人类机器人相互作用;机器学习在医疗保健中的应用;人类认知;计算神经科学。总体研究目标是建立允许代理/机器人通过探索和进行实验不断学习世界的机制。一个应用区是家庭中的机器人,但不限于它。