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 les approches d'apprentissage automatique pour la personnalisation et leur application dans le monde réel, en mettant l'accent sur les devoirs, les projets et les commentaires.
Explore les défis en matière de contrôle, de sécurité et de coordination pour les systèmes autonomes comme les voitures autonomes, en mettant l'accent sur l'apprentissage sécuritaire et les équilibres Nash.
Explore les systèmes de connaissances non conceptuels à travers la traduction d'images, la synthèse vidéo, les défis d'apprentissage auto-supervisés et les représentations universelles.
Couvre la physique des neiges, l'hydrologie, la modélisation et l'impact climatique, en mettant l'accent sur l'auto-apprentissage et la compréhension pratique.
Défendre les avantages des représentations visuelles de niveau intermédiaire dans la robotique, en améliorant la généralisation et l'efficacité dans l'apprentissage des politiques visuomotrices.
Explore les différences individuelles dans le contrôle manuel de l'équilibrage dynamique dans une tâche analogique de vol spatial, mettant en évidence l'impact des différentes stratégies sur la performance.
Déplacez-vous dans des modèles d'apprentissage pour les tâches de manipulation mobile motivées par la croyance dans des environnements ouverts, couvrant des actions comme sauter, saisir et empiler.
