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 BulletArm, un référentiel de manipulation robotique open source et un cadre d'apprentissage couvrant les objectifs de conception, les tâches de référence et les algorithmes d'apprentissage.
Explore des applications scientifiques d'apprentissage automatique, des défis avec des données éparses et des algorithmes inspirés de la physique pour améliorer les méthodes spectrales.
Couvre les concepts d'apprentissage automatique appliqué, les séances interactives, les exercices, les outils logiciels et les aspects pratiques pour l'engagement des étudiants.
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.
Déplacer dans les préjugés et les stéréotypes dans les environnements d'apprentissage, en mettant l'accent sur les stratégies visant à réduire les préjugés et à améliorer les résultats d'apprentissage.
Explore le panorama de l'enseignement de l'apprentissage automatique à l'EPFL, y compris la coordination des cours, les initiatives de collecte de données et l'intégration éthique.
Explore les sciences informatiques environnementales et l'observation de la Terre à l'aide de modèles d'apprentissage automatique pour la surveillance précise de la Terre à travers diverses sources de données.
