Cours

AR-327: Introduction to computational architecture

Graph Chatbot

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AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

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MATH-101(c): Analysis I

Étudier les concepts fondamentaux d'analyse et le calcul différentiel et intégral des fonctions réelles d'une variable.

BIO-210: Applied software engineering for life sciences

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CS-112(j): Object oriented programming

Ce cours approfondit les connaissances en programmation présentées dans le cours ICC du 1er semestre. L'accent est mis sur la conception et la spécification de programmes (en Python) via l'approche «

MATH-212: Analyse numérique et optimisation

L'étudiant apprendra à résoudre numériquement divers problèmes mathématiques. Les propriétés théoriques de ces méthodes seront discutées.

MICRO-401: Machine learning programming

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CH-431: Physical and computational organic chemistry

This course introduces modern computational electronic structure methods and their broad applications to organic chemistry. It also discusses physical organic concepts to illustrate the stability and

PHYS-431: Quantum field theory I

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CS-328: Numerical methods for visual computing and ML

Visual computing and machine learning are characterized by their reliance on numerical algorithms to process large amounts of information such as images, shapes, and 3D volumes. This course will famil

BIOENG-320: Synthetic biology

This advanced Bachelor/Master level course will cover fundamentals and approaches at the interface of biology, chemistry, engineering and computer science for diverse fields of synthetic biology. This

MGT-416: Causal inference

Students will learn the core concepts and techniques of network analysis with emphasis on causal inference. Theory and application will be balanced, with students working directly with network data th