Séance de cours
Systèmes d'information distribués : aperçu et modèles
Séances de cours associées (97)
Modèles Vision-Langue-Action : Formation et applications
Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
Représentation du modèle : Structures et fonctions
Couvre la représentation des modèles mathématiques, des fonctions et des structures de données dans les systèmes d'information.
Représentation des connaissances : sémantique et structures de données
Explore la représentation des connaissances, les structures de données, la sémantique et les défis de la recherche de données sur le Web.
Probabilité maximale: Inférence et comparaison du modèle
Explore l'inférence de vraisemblance maximale, la sélection de modèles et la comparaison de modèles à l'aide de ratios de vraisemblance.
Représentation des données : modèles et systèmes
Discute de la représentation des données au moyen de modèles et de systèmes, couvrant les modèles mathématiques, les structures de données, les niveaux de modélisation et la gestion des données.
Données, big data, nuages et IoT
Explore la représentation des données, les bases de données, le cloud computing et les défis dans l'environnement cloud.
Données : Nuages et choses
Couvre les fondamentaux des données, du stockage en nuage et de l'Internet des objets.
Cadres de données Spark
Couvre les cadres de données Spark, les collections distribuées de données organisées en colonnes nommées, et les avantages de les utiliser sur les DDR.
Analyse des données au repos et des données en mouvement
Explore la combinaison de données au repos avec des données en mouvement, en mettant l'accent sur les complexités de l'architecture Lambda et l'évaluation de la qualité des flux et des lots.
Éthique et droit de l'IA
Explore l'éthique et le droit de l'IA, en mettant l'accent sur l'éthique des données, les préjugés et la justice sociale dans les systèmes d'IA.