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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Explore les opérations MOSFET, la modélisation et les compromis dans la conception de circuits intégrés analogiques, en mettant l'accent sur la polarisation, le mode de fonctionnement et les paramètres de petit signal.
Couvre la minimisation empirique des risques, l'apprentissage statistique et des exemples de prédiction du cancer, de prix des maisons et de génération d'images.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, l'apprentissage supervisé et non supervisé, diverses techniques comme les voisins k-nearest et les arbres de décision, et les défis de l'ajustement excessif.
Explore les motivations des check-ins, les modèles de mobilité humaine et les biais dans les données de mobilité des réseaux sociaux basés sur la localisation.
Explore les implications éthiques du déploiement d'algorithmes d'apprentissage automatique et souligne l'importance de l'équité dans les processus décisionnels.
Plonge dans les applications des réseaux convolutifs au-delà de la reconnaissance d'objets, en mettant l'accent sur leur impact sur les neurosciences, les sciences du cerveau et l'art.
