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.
Introduit la modélisation de comportement à travers un exemple simple, se concentrant sur les composants de modélisation de choix et l'analyse du marché de la voiture électrique.
Introduit des concepts de modélisation de données, l'utilisation de SQL et des applications de bibliothèque Pandas pour un traitement efficace des données.
Explore les comptes de flux de matériaux à l'échelle de l'économie, en analysant les flux de matériaux dans une économie et leurs implications environnementales.
Couvre les bases de la régression linéaire dans l'apprentissage automatique, y compris la formation des modèles, les fonctions de perte et les mesures d'évaluation.
S'insère dans les méthodologies complémentaires de choix discret et d'apprentissage automatique, couvrant les notations, les variables, les modèles, les processus de données, l'extrapolation, l'analyse de ce qu'il faut faire, et plus encore.
Présente des présentations de projets MFA intermédiaires, des logiciels STAN et UMBERTO, des stocks de matériaux, des typologies de bâtiments et des flux miniers urbains.
Couvre les paradigmes de confidentialité, la collecte de données par les entreprises, les cadres juridiques, la confiance dans les fournisseurs de données et le débat sur la sécurité par rapport à la vie privée.
