Без заголовка

То, что у них нет адаптивной модели, это правда. Они предлагают традиционное решение по описанию движения формулами, задача решается каждый раз для нового движения. Я как раз написал абзац про deep learning как решение проблемы адаптивности. Но лабораторные университетские работы у них есть, четыре по курсу "Компьютерное зрение" (там ведь есть камера!), по курсу "системы автоматического управления" тоже четыре, и три по курсу "Робототехника" (например, по анализу систем с неудерживающими связями). Это очень хороший вопрос, архитектурный, требует совсем отдельного поста -- не будет ли устроена вся робототехника со всем анализом движений в ней, машинным зрением и решением задач управления на тех же самых нейронных сетях, и не является ли классическое аналитическое численное решение задач движения тупиком навроде символьного AI. IMHO да, является -- и для собственно робототехники обучение классическим алгоритмам работы с видео и моторчиками будет стремительно терять актуальность. Но это не означает, что мы не можем учить детишек законам Ньютона, катая и бросая шарик по разным поверхностям в удобном для этого ящике. А для старшекурсников-инженеров просто меняется тип софта и остаётся то же оборудование -- и пусть строят адаптивные алгоритмы (поглядите видео: человечья нейронная сетка не так уж и способна сходу решить задачу движения для робота-бабочки, так что вопрос подбора правильных алгоритмов управления тут всё одно остаётся дискуссионный).