L'essentiel de la science des données : Python, Numpy, Pandas et Scikit-learn
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.
Couvre la mise en œuvre et l'évaluation d'un projet pratique dans les algorithmes distribués, en mettant l'accent sur la construction de liens parfaits, la diffusion FIFO et la diffusion causale localisée.
Offre une introduction pratique à la modélisation à l'échelle atomique à travers des carnets Jupyter, en mettant l'accent sur les concepts fondamentaux de la science des matériaux.
Se concentre sur le projet final, guidant les étudiants sur la création d'une histoire de données et d'un pitch vidéo pour leur analyse d'extension créative.
Introduit des bases de traitement d'image en Python, couvrant la manipulation, la conversion à l'échelle grise, la détection des bords et la convolution avec les noyaux.
