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 les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Couvre les bases du traitement des flux de données, y compris des outils comme Apache Storm et Kafka, des concepts clés tels que le temps d'événement et les opérations de fenêtre, et les défis du traitement des flux.
Explore la détection de particules stables dans les expériences de physique des particules, couvrant les particules observées et non observées, leur durée de vie et l'impact du coup de pouce de Lorentz.
Introduit Renku, une plateforme pour la science collaborative des données, mettant l'accent sur la reproductibilité, la shareability, la réutilisabilité et la sécurité.
Se concentre sur le projet final, guidant les étudiants sur la création d'une histoire de données et d'un pitch vidéo pour leur analyse d'extension créative.
