Explore les avantages de la résolution de problèmes avant l'instruction dans un cours d'algèbre linéaire pour les ingénieurs mécaniques à l'ETH Zürich.
Introduit le modèle conceptuel de l'évaluation du cycle de vie, en mettant l'accent sur les interactions entre les activités humaines et l'environnement naturel.
Couvre les bases de l'apprentissage de renforcement, y compris l'apprentissage d'essai et d'erreur, l'apprentissage Q, le RL profond, et les applications dans le jeu et la planification.
Explore l'impact de l'apprentissage profond sur les humanités numériques, en se concentrant sur les systèmes de connaissances non conceptuels et les progrès récents de l'IA.
Explore les systèmes de connaissances non conceptuels à travers la traduction d'images, la synthèse vidéo, les défis d'apprentissage auto-supervisés et les représentations universelles.
