Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore la prévision des trajectoires dans les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur les modèles d'apprentissage profond pour prédire les trajectoires humaines dans les scénarios de transport socialement conscients.
Explore des modèles générateurs pour la prévision de trajectoires dans les véhicules autonomes, y compris des modèles discriminatifs vs générateurs, VAES, GANS, et des études de cas.
Couvre les défis de classification d'images, les concepts d'apprentissage automatique, la régression linéaire et l'approche voisine la plus proche dans les véhicules autonomes.
S'inscrit dans les fondamentaux du journalisme de données et met en valeur son impact à travers des exemples du monde réel de The Pudding et The Guardian.
Couvre l'analyse structurelle de la conception des ponts, en se concentrant sur l'auto-poids, le moment, la force de compression et les diagrammes d'interaction dans le béton armé.
Explore l'intelligence, la perception et les applications de l'IA dans les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur la pensée rationnelle et l'intelligence sociale.
