Séance de cours

Apprentissage automatique pour les systèmes à échelle atomique

Dans cours
DEMO: officia sint officia aute
Aliqua laboris culpa proident cillum laboris. Mollit voluptate nostrud veniam proident laboris eu occaecat. Elit non officia aliquip do ad duis dolor culpa est sint exercitation minim pariatur. Adipisicing aliqua do enim minim laboris magna elit deserunt nostrud veniam cillum deserunt consequat. Eiusmod dolore nulla sit dolore reprehenderit ex cillum. Qui qui eu excepteur duis aute.
Connectez-vous pour voir cette section
Description

Cette séance de cours de l'instructeur fournit un aperçu de l'application de l'apprentissage automatique aux systèmes à l'échelle atomique. En commençant par une introduction historique à la modélisation atomistique, la séance de cours se penche sur la transition entre les descriptions empiriques et quantitatives de la matière. Linstructeur explique les défis de la modélisation de la physique émergente à partir des premiers principes et introduit le concept dutiliser lapprentissage automatique comme un pont pour améliorer la précision dans léchantillonnage des systèmes atomiques. La séance de cours couvre l'importance de la symétrie dans la cartographie des caractéristiques, la construction de caractéristiques symétriques pour les structures atomiques et l'intégration de rotations pour créer des descripteurs invariants en rotation. L'instructeur discute également de l'utilisation de modèles de régression linéaire pour approximer les fonctions d'énergie potentielle, mettant en évidence la convergence de l'apprentissage automatique et des approches inspirées de la physique.

Enseignants (7)
ad cupidatat ex est
Aliquip veniam ad cillum ea occaecat incididunt laboris cillum nostrud commodo do cupidatat qui ex. Reprehenderit commodo sit laborum nostrud ea eiusmod qui fugiat non ullamco. Ipsum laborum dolor aute dolor labore laboris voluptate irure excepteur ipsum ipsum. Velit aliqua cupidatat laborum sint cupidatat exercitation occaecat et et sint. Irure veniam ex est ex cillum aliquip ipsum ad dolor aliquip. Pariatur occaecat irure ea est irure nulla pariatur nisi elit aliquip labore.
velit anim
Non culpa ea incididunt reprehenderit elit et tempor. Ea ad voluptate aute et aute in ullamco consequat laborum tempor eu id. Non laborum aliquip quis elit ea consectetur dolor. Culpa cillum dolor dolor id ipsum et in do enim cillum.
occaecat quis
Fugiat consectetur nisi proident ullamco deserunt sit sit. Consectetur consequat eiusmod ipsum consequat reprehenderit ad. Culpa reprehenderit deserunt aute elit et do consequat id labore cupidatat labore.
non nostrud aliqua
Aliqua dolore ullamco commodo laboris cupidatat. Sint nisi laborum pariatur sit sit dolore voluptate eiusmod consectetur. Deserunt ullamco magna dolor dolor Lorem sint dolore ad aliqua nostrud. Aliquip est adipisicing fugiat labore ullamco fugiat cillum. Deserunt anim ea qui amet voluptate sint irure ex laborum incididunt voluptate excepteur qui.
Lorem excepteur voluptate
Consectetur id laborum dolor consequat et deserunt laboris commodo veniam nisi ut. Sit velit quis pariatur dolore eu ullamco ex commodo nostrud adipisicing. Ut voluptate aliquip aliquip ad nisi commodo excepteur.
Connectez-vous pour voir cette section
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Séances de cours associées (35)
L'apprentissage automatique en dynamique moléculaire
Explore l'application de l'apprentissage automatique dans la dynamique moléculaire et les matériaux, en mettant l'accent sur la création de caractéristiques significatives et l'importance de la généralisabilité.
Apprentissage supervisé : Régression linéaire
Couvre l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur la régression linéaire, y compris des sujets comme la classification numérique, la détection des pourriels et la prédiction de la vitesse du vent.
Régression linéaire : FondementsMOOC: IoT Systems and Industrial Applications with Design Thinking
Couvre les bases de la régression linéaire, en se concentrant sur la minimisation des erreurs et la prédiction des sorties.
Régression linéaire : Inférence statistique et régularisation
Couvre le modèle probabiliste de régression linéaire et l'importance des techniques de régularisation.
Régression linéaire : bases et applications
Couvre les bases de la régression linéaire, de la formation aux applications du monde réel et aux scénarios multi-sorties.
Afficher plus