Cours

EE-626: Graph representations for biology and medicine

Cours associés (233)

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

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.

Connectez-vous pour utiliser Chat avec Graph Search

CS-411: Digital education

This course addresses the relationship between specific technological features and the learners' cognitive processes. It also covers the methods and results of empirical studies: do student actually l

PHYS-642: Statistical physics for optimization & learning

This course covers the statistical physics approach to computer science problems, with an emphasis on heuristic & rigorous mathematical technics, ranging from graph theory and constraint satisfaction

CS-250: Algorithms I

The students learn the theory and practice of basic concepts and techniques in algorithms. The course covers mathematical induction, techniques for analyzing algorithms, elementary data structures, ma

ME-213: Programmation pour ingénieur

Mettre en pratique les bases de la programmation vues au semestre précédent. Développer un logiciel structuré. Méthode de debug d'un logiciel. Introduction à la programmation scientifique. Introductio

COM-490: Large-scale data science for real-world data

This hands-on course teaches the tools & methods used by data scientists, from researching solutions to scaling up prototypes to Spark clusters. It exposes the students to the entire data science pipe

CS-455: Topics in theoretical computer science

The students gain an in-depth knowledge of several current and emerging areas of theoretical computer science. The course familiarizes them with advanced techniques, and develops an understanding of f

CS-448: Sublinear algorithms for big data analysis

In this course we will define rigorous mathematical models for computing on large datasets, cover main algorithmic techniques that have been developed for sublinear (e.g. faster than linear time) data

COM-406: Foundations of Data Science

We discuss a set of topics that are important for the understanding of modern data science but that are typically not taught in an introductory ML course. In particular we discuss fundamental ideas an

ENG-209: Data science for engineers with Python

Ce cours est divisé en deux partie. La première partie présente le langage Python et les différences notables entre Python et C++ (utilisé dans le cours précédent ICC). La seconde partie est une intro

PHYS-754: Lecture series on scientific machine learning

This lecture presents ongoing work on how scientific questions can be tackled using machine learning. Machine learning enables extracting knowledge from data computationally and in an automatized way.