Informatique affective : théories, applications et modèles prédictifs
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.
Introduit des réseaux de flux, couvrant la structure du réseau neuronal, la formation, les fonctions d'activation et l'optimisation, avec des applications en prévision et finance.
Couvre les bases des réseaux neuronaux convolutionnels, y compris l'optimisation de la formation, la structure des couches et les pièges potentiels des statistiques sommaires.
Couvre les émotions, le stress, le sommeil et l'apprentissage autorégulé, en soulignant leur impact sur la mémoire, la cognition et la réussite scolaire.
Explore les émotions, les défis à relever, les dysfonctionnements des logiciels, les exercices difficiles et le lieu de contrôle dans la gestion du stress.
Se penchent sur les expériences émotionnelles des étudiants de la première année à l'université, en se concentrant sur les émotions de réalisation et leurs implications pour la pratique.
