Concept
Gare ferroviaire
Séances de cours associées (31)
Infrastructure ferroviaire : voies et réseaux
Explore les voies ferrées, les réseaux, les composants, la classification et les défis liés à l'entretien de l'infrastructure ferroviaire.
Systèmes de transport Funiculaires
Plonge dans les systèmes de funiculaire et de téléphérique, discutant de leur fonctionnement et de leurs applications.
Caractéristiques du matériau de ballast
Discute des caractéristiques des matériaux de ballastage pour les voies ferrées, en mettant l'accent sur la taille, la forme et les critères de qualité des grains.
Pytorch Intro: MNIST et chiffres
Couvre les bases de Pytorch avec les ensembles de données MNIST et Digits, en mettant l'accent sur la formation des réseaux neuronaux pour la reconnaissance manuscrite des chiffres.
Validation et méthode k-Nearest Neighbors
Introduit des concepts d'apprentissage supervisé et la méthode k-Nearest Neighbors pour les tâches de classification et de régression.
Physique avancée I : Forces et friction
Couvre les concepts de régimes turbulents et laminaires, les forces internes et externes, la friction et la dynamique d'un pendule sur une porte tournante.
Friction et statique
Couvre la nature du frottement statique et les coefficients de frottement dans différents matériaux.
Diagnostic et analyse des risques : la méthode de l'état d'avancement
Explore les méthodes de diagnostic des risques comme l'analyse « What-If », l'analyse des arbres de failles et l'analyse des arbres d'événements afin d'identifier et d'atténuer les risques potentiels.
Analyse des données au repos et des données en mouvement
Explore la combinaison de données au repos avec des données en mouvement, en mettant l'accent sur les complexités de l'architecture Lambda et l'évaluation de la qualité des flux et des lots.
Réseaux neuronaux : formation et activation
Explore les réseaux neuronaux, les fonctions d'activation, la rétropropagation et l'implémentation de PyTorch.