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 la relation complexe entre les neurosciences et l'apprentissage automatique, en soulignant les défis de l'analyse des données neuronales et le rôle des outils d'apprentissage automatique.
Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression, la classification et le regroupement.
Couvre les solutions numériques aux équations de Schrödinger, les simulations quantiques de Monte Carlo, les réseaux de tenseurs, les algorithmes quantiques et les approches d'apprentissage automatique.
Discute de la simulation de la dynamique quantique à plusieurs corps à l'aide de réseaux de neurones artificiels pour surmonter les défis informatiques et stabiliser les solutions.
Couvre les défis et les opportunités de l'exploration de données, des questions pratiques, des composants d'algorithmes et des applications telles que l'analyse du panier d'achat.
Explore les représentations de l'environnement chimique, les corrélations symétriques et les applications d'apprentissage automatique à l'échelle atomique.
Introduit les bases de l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'utilisation de Piazza pour les communications liées à la classe et les exercices pratiques en Python.
