Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.
Explore les données sur la consommation d'eau à Genève, y compris les graphiques sur la consommation et les pertes, les ensembles de données disponibles et les phases de traitement des données.
Explore les théorèmes de seuil dans les codes de correction des erreurs quantiques, en se concentrant sur l'encodage, la concaténation et les capacités de correction des erreurs.
Introduit des réseaux neuronaux, des fonctions d'activation et de rétropropagation pour la formation, en répondant aux défis et aux méthodes puissantes.
Couvre l'introduction au réseau de contrôle régional (CAN) et aux protocoles CANopen utilisés dans les systèmes avioniques d'engins spatiaux, y compris les normes du réseau, les tendances futures et les objets de communication.
