Explore le parcours d'un ingénieur logiciel de l'EPFL à la Cour suprême fédérale, en mettant l'accent sur la science des données, l'apprentissage automatique et l'impact de l'ingénierie logicielle.
Couvre l'intégration de l'apprentissage automatique avec la microscopie à sonde à balayage pour une automatisation et une efficacité améliorées dans les flux de travail scientifiques.
Discute de l'histoire et de l'impact des logiciels open source, des données ouvertes et de la science ouverte, en mettant l'accent sur les avantages du partage d'informations à l'ère numérique.
Couvre les bases des systèmes embarqués, le développement FPGA, les systèmes d'exploitation en temps réel et les différents types de systèmes d'exploitation.
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.
