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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Couvre la théorie et les applications de l'apprentissage machine contradictoire, en mettant l'accent sur l'optimisation minmax et la robustesse à des exemples contradictoires.
Introduit des modèles linéaires pour l'apprentissage supervisé, couvrant le suréquipement, la régularisation et les noyaux, avec des applications dans les tâches d'apprentissage automatique.
Explore les représentations de l'environnement chimique, les corrélations symétriques et les applications d'apprentissage automatique à l'échelle atomique.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Explore les algorithmes d'apprentissage automatique, les techniques de sélection des fonctionnalités telles que les descripteurs FAST et BRIEF, et les limites de l'apprentissage profond.
Explore les souris transgéniques, l'optogénétique, le séquençage d'ARN monocellulaire, l'Atlas Allen du cerveau et les technologies d'électrodes dans la recherche en neurosciences.
