Modèles Vision-Langue-Action : Formation et applications
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.
Explore la vision par ordinateur dans l'IA incarnée, couvrant la navigation d'objets et la génération de vidéos à partir d'images uniques, en mettant l'accent sur la robustesse et la précision.
Explore les mots, les jetons, les n-grammes et les modèles linguistiques, en mettant l'accent sur les approches probabilistes pour l'identification des langues et la correction des erreurs d'orthographe.
Explore l'apprentissage à partir de données interconnectées avec des graphiques, couvrant les objectifs de recherche modernes de ML, les méthodes pionnières, les applications interdisciplinaires, et la démocratisation du graphique ML.
Explore l'optimisation des réseaux neuronaux, y compris la rétropropagation, la normalisation des lots, l'initialisation du poids et les stratégies de recherche d'hyperparamètres.
Explore linférence de vraisemblance maximale, comparant les modèles basés sur les ratios de vraisemblance et démontrant avec un exemple de pièce de monnaie.
S'insère dans la science de la fermentation alimentaire, couvrant le métabolisme du lactose, la fermentation alimentaire du soja, la production de lait humain, la fabrication de kimchis et l'isolement des bactéries.
